Sự kết hợp của các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo (AI) với khả năng của Internet vạn vật (IoT) mang lại tiềm năng to lớn để cải thiện hoạt động công nghiệp và cách người tiêu dùng tương tác với các thiết bị và dịch vụ được kết nối của họ. Điều này có thể thực hiện được vì kết nối giá cả phải chăng, lượng dữ liệu dồi dào và những tiến bộ trong kỹ thuật AI / Machine Learning (ML). Cùng với nhau, ba thành phần này là công thức để áp dụng công nghệ kỹ thuật số nhanh hơn. Tuy nhiên, có một ý nghĩa sâu sắc hơn từ sự đổi mới mà chúng cho phép và tác động của điều này đối với chuyển đổi số trong các lĩnh vực doanh nghiệp, người tiêu dùng và công nghiệp của nền kinh tế.
AI cho IoT
Tốc độ dân số các thiết bị được kết nối đang tăng lên dẫn đến dự đoán rằng thị trường toàn cầu cho các giải pháp dành cho người dùng cuối IoT dự kiến sẽ vào khoảng 1,6 nghìn tỷ đô la vào năm 2025. Sách trắng gần đây về cách tiếp cận AI của EU cho thấy sự tăng trưởng trong sản xuất dữ liệu trên toàn thế giới từ 33 zettabyte vào năm 2018 lên 175 zettabyte vào năm 2025.
Việc phân tích dữ liệu đó, phát triển thông tin chi tiết và đưa ra quyết định dựa trên những gì được tiết lộ nằm ngoài khả năng của những người bình thường, đặc biệt là khi nó phải diễn ra trong thời gian thực. Hãy xem xét ví dụ về bảo trì dự đoán trong môi trường công nghiệp. Đây là một quy trình nhằm dự đoán lỗi thành phần trong máy và kích hoạt bảo trì phòng ngừa. Nó có thể ngăn ngừa thiệt hại phát sinh từ một sự cố không lường trước được và giúp các tổ chức lập kế hoạch cho bất kỳ thời gian ngừng hoạt động nào.
Khả năng dự đoán khi nào một cỗ máy sắp hỏng dựa vào việc phân tích nhiều điểm dữ liệu khác nhau và áp dụng một loạt công nghệ AI và ML bao gồm phân tích thống kê đặc biệt, mô hình dự đoán, phân tích văn bản, tối ưu hóa và cho điểm theo thời gian thực. Tất cả những điều này diễn ra trong chớp mắt và liên quan đến sự tích hợp của nhiều chức năng và thành phần phần cứng riêng biệt và khác nhau. Nó cũng liên quan đến cảnh giác 24/7, năm này qua năm khác.
Cơ hội ứng dụng AI với IoT
Có ba cách chính trong đó các ứng dụng AI và thiết bị IoT có thể tương tác trong các triển khai tiêu dùng và công nghiệp khác nhau. Thứ nhất, và đơn giản nhất, các thiết bị trong miền IoT cung cấp thông tin để sử dụng trong miền AI, nơi đưa ra các quyết định và phân tích dựa trên kiến thức. Đây là một trường hợp AI chạy trên miền IoT.
Thứ hai, AI có thể được áp dụng bên trong chính miền IoT. Một ví dụ có thể liên quan đến việc kiểm tra dựa trên kiến thức về việc liệu cảm biến có hoạt động chính xác hay không và cung cấp dữ liệu không bị gián đoạn cho các ứng dụng trong miền AI. Điều này ghi lại các tình huống trong đó dữ liệu có thể bị xâm phạm do cảm biến bị lỗi hoặc do sự cố truyền dẫn không có kế hoạch. Ngoài việc kiểm tra thống kê, việc sử dụng AI có thể liên quan đến việc so sánh với một ‘cặp song sinh’ kỹ thuật số để phát hiện xem một cảm biến có đang hoạt động theo cách bị suy giảm hay không. Bằng cách đảm bảo dữ liệu đạt được là chính xác, các ứng dụng trong miền AI sẽ được cứu khỏi khối lượng công việc bổ sung khi thực hiện các tác vụ xác minh dữ liệu.
Mô hình tương tác thứ ba liên quan đến các mối quan hệ lý luận giữa các ứng dụng trong lĩnh vực AI và IoT. Những mối quan hệ này cung cấp nền tảng cho AI có thể giải thích được và AI đáng tin cậy. Hãy xem xét trường hợp một ứng dụng AI báo hiệu một lỗi sắp xảy ra trong một cỗ máy quan trọng. Trước khi máy đó được đưa ra khỏi dịch vụ để bảo trì, một kỹ thuật viên sẽ tìm kiếm lời giải thích về chuỗi logic, nguồn gốc của dữ liệu và những điểm bất thường dẫn đến lỗi được suy ra. Để đặt niềm tin vào quyết định từ hệ thống AI, kỹ thuật viên có thể dựa vào hồ sơ và dữ liệu lịch sử về hệ thống con IoT. Dữ liệu hồ sơ có thể bao gồm thông tin về nhà cung cấp cũng như thông tin xác thực chứng nhận hoặc khả năng bảo mật được thiết kế vào hệ thống con. Dữ liệu lịch sử có thể bao gồm thông tin về tính thường xuyên của các bài kiểm tra hiệu chuẩn và cập nhật đối với thông tin xác thực về chương trình cơ sở và bảo mật theo thời gian.
Tầm quan trọng của các giải pháp có thể lặp lại và tương tác
Ba mô hình tương tác miền AI và IoT áp dụng cho tất cả các miền ứng dụng của người tiêu dùng và ngành. Để đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô và mang lại lợi ích của các giải pháp có thể lặp lại, việc tích hợp các giải pháp AI và IoT cần đảm bảo rằng các phần khác nhau của hệ sinh thái tương thích với nhau. Điều đó sẽ làm cho các khả năng AI được sử dụng thường xuyên, chẳng hạn như phân loại tính năng hoặc nhận dạng mẫu, có thể so sánh với các dịch vụ IoT phổ biến như quản lý thiết bị, khám phá dữ liệu và bảo mật. Thông qua quan điểm này, các nhà phát triển và nhà cung cấp giải pháp sẽ rút ra từ hộp công cụ các dịch vụ AI và IoT có thể tái sử dụng để xây dựng các giải pháp có thể tương tác. Đây là lúc mà việc sử dụng tiêu chuẩn khả năng tương tác toàn cầu là vô cùng thuận lợi.
Để giải quyết nhu cầu đang nổi lên về AI trong IoT, một sáng kiến mới dựa trên tiêu chuẩn đang vạch ra một kiến trúc về cách các hệ thống IoT có thể sử dụng AI và ML để quản lý và áp dụng dữ liệu IoT trên nhiều mô hình triển khai – ví dụ: hoặc dựa trên cloud – trong khi vẫn có thể tương tác, bảo mật và có thể quản lý được. Nó sẽ xem xét sự phát triển kiến trúc dựa trên phân tích các trường hợp sử dụng đại diện. Trong suốt năm 2020, nhóm nghiên cứu sẽ chia sẻ những hiểu biết sâu sắc từ phân tích của mình và minh họa các khái niệm chính thông qua một bằng chứng về khái niệm. Công việc này sẽ sử dụng lại các công cụ IoT được tiêu chuẩn hóa, xây dựng trên kiến trúc ngang được xác định bởi các tiêu chuẩn oneM2M.
Mối quan hệ cộng sinh
Các thiết bị IoT và ứng dụng AI có mối quan hệ cộng sinh. Các thiết bị được kết nối cần sức mạnh tính toán của AI để hiểu và sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng tạo ra. Các ứng dụng AI cần các thiết bị IoT để cung cấp cho chúng chất lượng thông tin cần thiết để đưa ra các quyết định phức tạp và nhanh chóng được hỗ trợ bởi lý luận minh bạch. Các tương tác được thiết kế tốt giữa dữ liệu và trí thông minh trên các miền AI và IoT sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc mang lại những đột phá đã được dự đoán để biến đổi ngôi nhà, thành phố và cuộc sống làm việc của chúng ta.
Biên tập bởi Ken Briodagh
Tham khảo nguồn từ: http://www.iotevolutionworld.com/smart-factories/articles/446603-strategy-maximize-ai-the-iot.htm