人工智能能否在物联网应用中提供价值?

  在日益数字化的世界中,人工智能被用于提升客户体验和整体绩效。

人工智能能否在物联网应用中提供价值?

  如果你涉足物联网技术领域,那么了解人工智能的重要性和好处是必不可少的。在本节中,我将讨论与 AI 相关的所有方面,以便您可以清楚地了解这个主题。

  如今,物联网应用涉及视觉识别、预测未来事件和识别对象。

  您可能想知道,“IoT 应用程序有什么不同?” 它们用于多种用途,例如家庭自动化、医疗保健和制造。它们也可以用于智慧城市。

  人工智能算法允许系统独立评估、学习和行动

  人工智能算法允许系统独立评估、学习和行动。它还可用于创建虚拟大脑或思维。

  该技术的设计方式使其能够从经验中学习,并具有自行学习新事物的天生能力。这意味着如果您希望您的设备或系统学习某些技能,您需要由您自己或其他人(例如,员工)向其中输入一些数据。

  机器学习是人工智能的另一个分支

  机器学习是人工智能的另一个分支。它允许程序分析庞大的数据集并在需要时自行做出决策。机器学习可用于多种目的,例如图像分类、语音识别或推荐引擎。

  机器学习使用数据来学习模式,以便使原本需要人工干预的过程自动化。例如,自动驾驶汽车 (AV) 可能会使用它来识别夜间的交通标志和道路状况,以便根据周围环境知道在特定道路上应该以多快的速度行驶,而不是仅仅依靠其提供的指令设计师或其他熟悉这些道路的人。

  深度学习是机器学习的最好例子

  深度学习是一种机器学习,它使用人工神经网络 (ANN) 来执行模式识别和分类任务。它依赖于多层 ANN,其中每一层都有多个神经元并从过去的经验中学习。

  人脑是深度学习系统的一个例子,因为它可以以多种不同的方式感知和处理信息。这种能力使我们能够理解语言、识别面孔、阅读书籍并根据我们从以前的情况中获得的经验或知识做出决定。

  人工智能需要大量数据

  人工智能技术需要大量数据,制造商可以使用物联网设备收集的数据。可用于训练 AI 模型的数据越多,它的性能就越好。例如,如果您有一个 IoT 设备可以监控您家中的温度并在检测到超出正常参数的变化(例如下降两度)时向您发送警报,那么您可以使用此来训练预测模型信息和其他因素,例如天气模式或历史模式,以便您的设备预测是否很快会出现另一场寒流。

  这种类型的分析有助于降低与维护设备(例如供暖系统或空调)相关的成本,因为这些系统是根据其位置专门针对高温/低温设计的;然而,如果它们在整个生命周期内没有得到定期监测,随着时间的推移,由于加热/冷却循环之间的循环(尤其是在冬季)造成的磨损,它们的运行效率会降低。

  物联网和人工智能可用于 在不说话或打字的情况下向家中或工作中的机器发出指令

  从上面的例子可以看出,人工智能和物联网不仅仅是两种协同工作的技术。它们实际上在某些领域相互补充,使人们可以在家里或工作时向机器发出指令,而无需说话或打字。

  除此之外,它们还有其他好处:

  在 IoT 应用程序中使用 AI 使我们能够创建可以从其环境中学习并进行相应调整的系统;这使它们比传统方法更有效,传统方法侧重于预定义的规则(例如,“如果满足这些条件,则执行此操作”)。例如,自动驾驶汽车可能比人类司机更能识别交通模式,因为它可以访问有关道路状况的各种数据,包括天气预报。因此,如果今天晚些时候有大雨预报,汽车不仅会知道日落前还剩多少时间,还会知道天黑后在城里开车寻找停车位时是否还有足够的光线!

  我们已经结束了这个博客

  我已经讨论了有关将 AI 用于 IoT 应用程序的所有重要方面。

  人工智能是计算机科学的一个分支,涉及智能代理的设计和开发,这些软件可以感知其环境并采取行动以最大限度地提高实现某个目标的成功机会。50 多年来,它一直应用于工程、哲学、法律、生物学和经济学。

  第一个人工智能(AI) 系统于 1956 年由约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创建,他开发了一种名为“跳棋游戏”的机器学习测试,该测试将与自己对弈,直到它可以仅使用逻辑规则以公平的方式击败对手; 这是使用通过电话线连接在一起的两台计算机完成的——后来的系统改用专用硬件,但仍然受到那些原始设计的速度限制(它们一次只能处理一个游戏状态)。

  最终,人工智能是最有前途的技术之一,并将在使物联网更智能地工作方面发挥重要作用。人工智能的使用可以帮助我们解决与数据收集、分析和决策相关的问题。

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