¿Qué es la inteligencia artificial de las cosas (AIoT)?

La inteligencia artificial de las cosas (AIoT) es la combinación de inteligencia artificial (AI) tecnologías e internet de las cosas (IoT) infraestructura. El objetivo de AIoT es crear operaciones de IoT más eficientes, mejorar las interacciones hombre-máquina y mejorar datos de gestión y analítica.

La IA es la simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas, especialmente sistemas informáticos, y se suele utilizar en procesamiento natural del lenguaje, reconocimiento de voz y visión artificial.

IoT es un sistema de dispositivos conectados, máquinas mecánicas y digitales, u objetos con identificadores únicos con la capacidad de transferir datos a través de una red sin necesidad de interacción de persona a persona o de persona a computadora. A cosa en IoT puede ser el implante de un monitor cardíaco de una persona, un automóvil con sensores incorporados para alertar al conductor cuando la presión de los neumáticos es baja o cualquier otro objeto al que se le pueda asignar un IP dirección y transferencia de datos a través de una red.

¿Cómo funciona AIoT?

En los dispositivos AIoT, la IA está integrada en los componentes de la infraestructura, como programas y conjuntos de chips, que están todos conectados mediante redes IoT. Interfaces de programación de aplicaciones (API) se utilizan para garantizar que todos los componentes de hardware, software y plataforma puedan operar y comunicarse sin esfuerzo por parte del usuario final.

Cuando están operativos, los dispositivos IoT crean y recopilan datos, y luego AI los analiza para proporcionar información y mejorar la eficiencia y la productividad. Los sistemas de inteligencia artificial obtienen información mediante procesos como el aprendizaje de datos.

Principalmente, los sistemas AIoT se configuran como basados ​​en la nube o en el borde.

AIoT basado en la nube

Comúnmente conocida como nube IoT, la IoT basada en la nube es la gestión y el procesamiento de datos de dispositivos IoT que utilizan plataformas informáticas en la nube. Conexión de dispositivos IoT a la nube es esencial ya que es allí donde se almacenan, procesan y acceden los datos a través de diversas aplicaciones y servicios.

AIoT basado en la nube se compone de las siguientes cuatro capas:

1. Capa de dispositivos. Esto incluye varios tipos de hardware, incluidas etiquetas, balizas, sensores, automóviles, equipos de producción, dispositivos integrados y equipos de salud y fitness.
2. Capa de conectividad. Esta capa comprende campos y puertas de enlace en la nube que consisten en un elemento de hardware o software que vincula el almacenamiento en la nube con controladores, sensores y otros dispositivos inteligentes.
3. Capa de nubes. Esto consiste en el procesamiento de datos a través de un motor de IA, almacenamiento de datos, visualización de datos, análisis y acceso a datos a través de una API.
4. Capa de comunicación del usuario. Esta capa está compuesta por portales web y aplicaciones móviles.

AIoT basado en el borde

Los datos de AIoT también se pueden procesado en el borde, lo que significa que los datos de los dispositivos IoT se procesan lo más cerca posible de estos dispositivos para minimizar el ancho de banda necesario para mover datos, al tiempo que se evitan posibles retrasos en el análisis de datos.

AIoT basado en Edge consta de las siguientes tres capas:

1. Colección capa terminal. Esto cubre una gama de dispositivos de hardware, como dispositivos integrados, automóviles, equipos de fabricación, etiquetas, balizas, sensores, dispositivos de movilidad y equipos de salud y fitness que están conectados a la puerta de enlace a través de las líneas eléctricas existentes.
2. Capa de conectividad. Consiste en las puertas de enlace de campo a las que se conecta la capa terminal de recolección a través de las líneas eléctricas existentes.
3. Capa de borde. Esta capa incluye instalaciones para el almacenamiento de datos, el procesamiento de datos y la generación de conocimientos.

Aplicaciones y ejemplos de AIoT

Aunque muchas aplicaciones AIoT se centran en la implementación de computación cognitiva En electrodomésticos de consumo, los siguientes son varios ejemplos del uso más amplio de AIoT:

• Ciudades inteligentes. La tecnología inteligente, como sensores, luces y medidores, se utiliza para recopilar datos diseñados para ayudar a mejorar la eficiencia operativa, impulsar el crecimiento económico y mejorar la calidad de vida de los residentes.
• Comercio minorista inteligente. Los minoristas usan cámaras inteligentes para reconocer las caras de los compradores y detectar si escanearon sus artículos en el autopago antes de salir de la tienda.
• Hogares inteligentes. Los electrodomésticos inteligentes aprenden a través de la interacción y la respuesta humana. Los dispositivos AIoT también pueden almacenar y aprender de los datos del usuario para comprender los hábitos del usuario y brindar soporte personalizado.
• Edificios de oficinas inteligentes. AI e IoT convergen en edificios inteligentes. Las empresas optan por una red de sensores ambientales inteligentes instalados dentro de sus oficinas que detectan la presencia de personas y alteran automáticamente la iluminación y la temperatura para maximizar el ahorro de energía. Además, La tecnología de reconocimiento facial permite edificios inteligentes para controlar el acceso mediante el uso de cámaras vinculadas e IA para comparar fotos en vivo con una base de datos para determinar quién tiene acceso.
• Empresariales e industriales. Los fabricantes utilizan chips inteligentes para detectar cuándo el equipo no funciona correctamente o si es necesario reemplazar una pieza.
• Redes sociales y recursos humanos (RRHH). Las herramientas de AIoT se pueden integrar con las redes sociales y las plataformas relacionadas con los recursos humanos para crear una función de decisión como servicio de inteligencia artificial para los profesionales de recursos humanos.
• Vehículos autónomos. Estas vehículos confíe en múltiples cámaras de video y sistemas de sensores para recopilar datos sobre vehículos cercanos, monitorear las condiciones de manejo y buscar peatones.
• Robots de reparto autónomos. Los sensores recopilan datos sobre el entorno del robot, por ejemplo, un almacén, y luego usan IA para tomar decisiones basadas en recorridos.
• Cuidado de la salud. Los dispositivos médicos y los dispositivos portátiles recopilan y monitorean datos de salud en tiempo real, como la frecuencia cardíaca, y pueden detectar latidos cardíacos irregulares.
• Dispositivos portátiles. Tecnología usable puede monitorear y analizar datos de salud personal para ofrecer información sobre el estado físico, el sueño y el bienestar general de una persona.
• Robots colaborativos (cobots). Cobots están destinados a ayudar a las personas en la fabricación y montaje de componentes. Ayudan a los humanos en diversas tareas, como la producción, el ensamblaje, el empaque y el control de calidad de los productos, mediante el uso de datos de dispositivos IoT y herramientas de inteligencia artificial, incluida la visión por computadora.
• Cerebros de ciudad. Los cerebros de las ciudades están destinados a promover el desarrollo urbano mediante la combinación de inteligencia artificial y datos municipales en tiempo real. Por ejemplo, los sistemas AIoT inteligentes pueden procesar registros masivos, videos y flujos de datos de sistemas y sensores en un centro urbano para detectar problemas como estacionamiento ilegal, accidentes de tráfico y cambios de semáforos.

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¿Cuáles son los beneficios y desafíos de AIoT?

Los beneficios de AIoT incluyen lo siguiente:

• Mayor eficiencia operativa. Los dispositivos IoT integrados con IA pueden analizar datos para revelar patrones e información y ajustar las operaciones del sistema para que sean más eficientes.
• Capacidad de ajuste sobre la marcha. Los datos se pueden generar y analizar para identificar los puntos de falla, lo que permite que el sistema realice los ajustes necesarios.
• Analítica de datos. Los empleados no tienen que pasar tanto tiempo monitoreando los dispositivos IoT, lo que les permite ahorrar dinero.
• Escalabilidad La cantidad de dispositivos conectados a un sistema IoT se puede aumentar para optimizar los procesos existentes o introducir nuevas funciones.
• Tecnología transformacional. AIoT es transformador y mutuamente beneficioso para ambos tipos de tecnología, ya que La IA agrega valor a IoT a máquina de aprendizaje capacidades y mejorar los procesos de toma de decisiones. IoT agrega valor a la IA a través de la conectividad, la señalización y el intercambio de datos. AIoT puede mejorar las empresas y sus servicios al crear más valor a partir de los datos generados por IoT.
• Seguridad mejorada. Los dispositivos IoT pueden ser susceptibles a riesgos de seguridad. Sin embargo, la IA puede identificar y evitar estos riesgos, ya que los algoritmos de la IA pueden analizar los datos de los sensores para descubrir anomalías y posibles infracciones de seguridad. Por ejemplo, la IA puede analizar las imágenes de las cámaras de seguridad para detectar actividades sospechosas y notificar al personal de seguridad.
• Reducción del error humano. Las empresas pierden millones de dólares cada año como resultado de error humano. Al integrar el aprendizaje automático con la tecnología IoT, las organizaciones pueden reducir los errores de manera efectiva. En los flujos de trabajo normales, los datos deben pasar por múltiples fases o ubicaciones, lo que crea más oportunidades para que ocurran errores humanos, como errores en la entrada de datos. AIoT mitiga estos riesgos al analizar la información en su origen. Minimizar el movimiento de datos y reducir la cantidad de intermediarios involucrados disminuye significativamente las posibilidades de errores.
• Personalización. Si bien los dispositivos IoT pueden recopilar información sobre las preferencias y el comportamiento del usuario, la IA puede usar esta información para personalizar aún más las experiencias del usuario. Por ejemplo, un altavoz inteligente puede usar IA para conocer las preferencias musicales de un usuario y generar listas de reproducción personalizadas automáticamente.

Junto con sus beneficios y casos de uso, también hay instancias en las que AIoT podría fallar, provocando una copia de seguridad en la producción u otras consecuencias negativas. Por ejemplo, los robots de entrega autónomos que fallan pueden causar un retraso en la entrega de un producto; las tiendas minoristas inteligentes podrían no leer la cara de un cliente, lo que provocaría que el cliente robara accidentalmente un producto; o un vehículo autónomo podría no leer su entorno, como una señal de alto que se aproxima, y ​​provocar un accidente.

Los siguientes son algunos desafíos adicionales asociados con AIoT:

• Cuestiones de ciberseguridad. El creciente número de dispositivos conectados a través de AIoT aumenta el riesgo de ataques cibernéticos y brechas de seguridad.
• Complejidad. La integración de la tecnología IoT y AI puede ser un desafío y exigir conocimientos y habilidades particulares.
• Problemas de gestión de datos. Se requieren estrategias efectivas de gestión de datos para procesar los datos recopilados de varios sensores.
• Alto costo. Debido a la necesidad de equipos, software y empleados especializados, la ejecución de tecnologías AIoT puede resultar costosa.
• Preocupaciones sobre la privacidad. Existen preocupaciones sobre cómo se manejan y almacenan los datos adquiridos por los dispositivos AIoT, lo que podría generar problemas y violaciones de privacidad.

¿Cuál es el futuro de AIoT?

Con la integración de IA, IoT crea un sistema mucho más inteligente. El objetivo es que estos sistemas emitan juicios precisos sin necesidad de intervención humana.

Transformación digital y la colaboración entre IA e IoT tienen el potencial de aprovechar el valor no realizado para el cliente en varias verticales de la industria, que incluyen análisis de vanguardia, vehículos autónomos, fitness personalizado, atención médica remota, agricultura de precisión, comercio minorista inteligente, mantenimiento predictivo y automatización industrial.

Las tendencias populares y emergentes de AIoT incluyen las siguientes:

• Computación de borde. Esta tecnología se centra en el procesamiento de datos cerca de su fuente en lugar de depender de servidores en la nube centralizados, lo que ofrece beneficios como la disminución estado latente, mayor eficiencia y menor congestión de la red.
• Inteligencia de enjambre. La inteligencia de enjambre implica el comportamiento coordinado de sistemas descentralizados y autoorganizados. Inspirada en enjambres naturales, como abejas u hormigas, esta tecnología se puede aplicar para optimizar el funcionamiento de los dispositivos IoT.
• tecnología 5G. Una de las mayores innovaciones posibles en AIoT es la inclusión de 5G. 5G está diseñado para permitir una transferencia más rápida de archivos de datos grandes en dispositivos IoT a través de su mayor ancho de banda y menor latencia.
• Eficiencias operativas. AIoT podría ayudar a resolver los problemas operativos existentes, como el gasto asociado con gestión del capital humano o la complejidad de las cadenas de suministro y los modelos de entrega.
• Visión por computador. El objetivo de la visión artificial es hacer que las máquinas comprendan e interpreten la información visual obtenida del entorno de producción real. Puede analizar transmisiones de video de cámaras, reconocer objetos y detectar anomalías en aplicaciones AIoT, lo que permite la automatización, el monitoreo y la optimización en el momento. La visión artificial está revolucionando el sector industrial, especialmente en el contexto de Industria 4.0, al empoderar a las empresas para que mejoren la eficiencia operativa, establezcan procedimientos de control de calidad, mejoren las prácticas de mantenimiento preventivo y prioricen las medidas de seguridad de los trabajadores.

IoT puede brindar numerosos beneficios a las empresas, pero su implementación puede ser un desafío. Conozca los requisitos previos y mejores prácticas para una instalación de IoT exitosa.