AIoT چیست؟ | معرفی هوش مصنوعی اشیا

هوش مصنوعی اشیا (AIoT) حاصل ادغام دو فناوری کلیدی یعنی هوش مصنوعی (که این روزها حسابی با آن سر و کله می زنیم) و اینترنت اشیا (IoT) است. در این فناوری، داده‌هایی که از دستگاه‌های متصل به اینترنت جمع‌آوری می‌شوند، با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند تحلیل شده و به بینش‌های کاربردی تبدیل می‌شوند. AIoT با هدف بهینه‌سازی فرآیندها، افزایش بهره‌وری و ارتقای تعامل انسان و ماشین، در حوزه‌های متعددی از جمله صنعت، حمل‌ونقل، سلامت و مدیریت شهری به کار گرفته می‌شود. در ادامه‌ی این مقاله از کوباکو، به بررسی ساختار، کاربردها، مزایا و چالش‌های این فناوری نوظهور و هوش مصنوعی خانه هوشمند پرداخته می‌شود.

 

هوش مصنوعی اشیا (AIoT) چیست؟

هوش مصنوعی یا AI در واقع شبیه‌سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها، به‌ویژه سیستم‌های کامپیوتری است و معمولاً در پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و بینایی ماشین استفاده می‌شود. احتمالاً این روزها که درگیر استفاده از ChatGPT هستید، تعریف هوش مصنوعی برای شما بسیار قابل فهم تر و ساده تر شده است.

از طرف دیگر، همانطور که در مقاله‌ی ” اینترنت اشیا چیست؟ IoT در هوشمند سازی ” اینترنت اشیا سیستمی از دستگاه‌ها یا اشیا با شناسه‌های منحصربه‌فرد با قابلیت انتقال داده‌ها از طریق شبکه بدون نیاز به تعامل انسان به انسان یا انسان به رایانه است. یک چیز در اینترنت اشیا می تواند خودرویی با حسگرهای داخلی برای هشدار به راننده در صورت پایین آمدن فشار باد تایر، دوربین تشخیص مواد غذایی در یخچال یا هر شی دیگری باشد که بتوان به آن آدرس IP اختصاص داد و داده های آن را از طریق شبکه منتقل کرد یا به اشتراک گذاشت.

بنابراین، می توان گفت که هوش مصنوعی اشیا (AIoT) ترکیبی از فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و زیرساخت اینترنت اشیا (IoT) به هدف ایجاد عملیات کارآمدتر اینترنت اشیا، بهبود تعاملات انسان و ماشین و بهبود مدیریت داده و تجزیه و تحلیل است.

 

مشاوره و بازدید رایگان

• تجهیزات هوشمند سازی تولید ایران
• بیش از ۳۰۰۰ واحد هوشمندسازی شده
• ۲ سال گارانتی و ۱۰ سال خدمات

ارسال درخواست و استعلام قیمت

 

AIoT چگونه کار می کند؟

در دستگاه‌های AIoT، هوش مصنوعی در اجزای زیرساخت مانند برنامه‌ها و چیپ‌ست‌ها تعبیه شده است که همگی با استفاده از شبکه‌های IoT به هم متصل می‌شوند. سپس از رابط های برنامه نویسی برنامه (API) استفاده می شود تا اطمینان حاصل شود که تمام سخت افزار، نرم افزار و اجزای پلت فرم می توانند بدون تلاش کاربر نهایی کار کنند و با هم ارتباط برقرار کنند.

هنگام عملیاتی شدن AIoT دستگاه‌های متصل به اینترنت اشیا داده‌ها را ایجاد و جمع‌آوری می‌کنند و سپس هوش مصنوعی آن را برای ارائه بینش، بهبود کارایی و افزایش بهره‌وری تجزیه و تحلیل می‌کند. بینش ها توسط سیستم های هوش مصنوعی با استفاده از فرآیندهایی مانند یادگیری داده ها (مثل اخلاقیات، رفتارها و سلایق کاربر) به دست می آید.

در درجه اول، سیستم های AIoT یا به صورت ابری یا مبتنی بر لبه تنظیم می شوند. قبل از هر چیز به تعریف لبه بپردازیم؛ در وبسایت https://afratec.ir/whats-edge-computing/ درباره لبه‌ی شبکه و پردازشهای آن یا به اصطلاح Edge Computing این طور گفته شده:

در واقع اصطلاح رایانش لبه یا رایانش مرزی و دقیق تر Edge Computing به محیط‌ها، دستگاه‌ها و فرآیندهایی اشاره دارد که در لبه شبکه اتفاق می‌افتند.در واقع هدف از طراحی محاسبات لبه ای یا همان Edge Computing این است که پردازش ها اطراف منبع انجام شوند و به دیتاسنتر های مختلف نیازی نداشته باشند.

 

و همینطور این تعریف که:

لبه یک شبکه به محل تعامل شبکه محلی یا تجهیزات شبکه لوکال با اینترنت اشاره دارد. مرز بیرونی که اینترنت را “لمس” می کند.

 

AIoT به صورت ابری

AIoT مبتنی بر ابر که معمولاً به عنوان ابر اینترنت اشیا شناخته می‌شود، اینترنت اشیاء مبتنی بر ابر مدیریت و پردازش داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا با استفاده از پلتفرم‌های رایانش ابری است. اتصال دستگاه‌های اینترنت اشیا به فضای ابری ضروری است زیرا در آنجا داده‌ها ذخیره، پردازش و توسط برنامه‌ها و سرویس‌های مختلف قابل دسترسی است.

AIoT مبتنی بر ابر از چهار لایه زیر تشکیل شده است:

1. لایه دستگاه. این شامل چندین نوع سخت افزار، از جمله برچسب ها، چراغ ها، حسگرها، اتومبیل ها، تجهیزات تولید، دستگاه های تعبیه شده و تجهیزات سلامت و تناسب اندام است.
2. لایه اتصال این لایه شامل فیلدها و دروازه‌های ابری است که از یک عنصر سخت‌افزار یا نرم‌افزار تشکیل شده است که ذخیره‌سازی ابری را به کنترل‌کننده‌ها، حسگرها و سایر دستگاه‌های هوشمند مرتبط می‌کند.
3. لایه ابری این شامل پردازش داده ها از طریق یک موتور هوش مصنوعی، ذخیره سازی داده ها، تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل و دسترسی به داده ها از طریق یک API است.
4. لایه ارتباطی کاربر این لایه از پورتال های وب و اپلیکیشن های موبایل تشکیل شده است.

 

 

AIoT مبتنی بر لبه

داده‌های AIoT را می‌توان در لبه‌ی شبکه (که تعریف آن در بالا آمده) نیز پردازش کرد؛ به این معنی که داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا تا حد ممکن نزدیک به این دستگاه‌ها پردازش می‌شوند تا پهنای باند مورد نیاز برای جابجایی داده‌ها به حداقل برسد؛ آن هم در حالی که از تاخیرهای احتمالی در تجزیه و تحلیل داده‌ها جلوگیری می‌شود.

AIoT مبتنی بر لبه از سه لایه زیر تشکیل شده است:

1. لایه ترمینال جمع آوری که شامل طیف وسیعی از دستگاه‌های سخت‌افزاری مانند دستگاه‌های تعبیه‌شده، اتومبیل‌ها، تجهیزات تولیدی، برچسب‌ها، چراغ‌ها، حسگرها، دستگاه‌های تحرک و تجهیزات سلامت و تناسب اندام است که از طریق خطوط برق موجود به دروازه متصل هستند.
2. لایه اتصال که شامل دروازه های میدانی است که لایه ترمینال جمع آوری از طریق خطوط برق موجود به آنها متصل می شود.
3. لایه لبه شبکه که شامل امکاناتی برای ذخیره سازی داده ها، پردازش داده ها و تولید بینش است.

 

 

کاربردها و مثال‌هایی از AIoT

اگرچه بسیاری از برنامه‌های AIoT بر پیاده‌سازی محاسبات شناختی در لوازم مصرف‌کننده تمرکز دارند، موارد زیر چند نمونه از کاربرد گسترده‌تر AIoT هستند:

 

فناوری هوشمند مانند حسگرها، چراغ‌ها و مترها برای جمع‌آوری داده‌هایی استفاده می‌شود که برای کمک به بهبود کارایی عملیاتی، رشد اقتصادی و بهبود کیفیت زندگی ساکنان طراحی شده‌اند. سیستم‌های AIoT هوشمند می‌توانند گزارش‌های عظیم، ویدئوها و جریان‌های داده از سیستم‌ها و حسگرها را در سراسر یک مرکز شهری پردازش کنند تا مسائلی مانند پارک غیرقانونی، تصادفات جاده‌ای و تغییر چراغ‌های راهنمایی را شناسایی کنند.

خرده‌فروشان از دوربین‌های هوشمند برای تشخیص چهره خریداران استفاده می‌کنند و تشخیص می‌دهند که آیا کالاهای خود را قبل از خروج از فروشگاه در صندوق‌فروشی اسکن کرده‌اند یا خیر

وسایل هوشمند از طریق تعامل و واکنش انسانی یاد می گیرند. ابزارهای AIoT همچنین می توانند برای درک عادات کاربر برای ارائه پشتیبانی سفارشی، داده های کاربر را ذخیره کرده و از آنها یاد بگیرند

هوش مصنوعی و اینترنت اشیاء در ساختمان های هوشمند همگرا می شوند. شرکت‌ها شبکه‌ای از حسگرهای محیطی هوشمند نصب شده در دفاترشان را انتخاب می‌کنند که حضور افراد را تشخیص می‌دهند و به طور خودکار نور و دما را تغییر می‌دهند تا صرفه‌جویی در مصرف انرژی را به حداکثر برسانند. علاوه بر این، فناوری تشخیص چهره ساختمان‌های هوشمند را قادر می‌سازد تا با استفاده از دوربین‌های مرتبط و هوش مصنوعی، دسترسی را کنترل کنند تا عکس‌های زنده را با پایگاه داده مقایسه کنند تا مشخص شود چه کسی دسترسی دارد.

سازندگان از تراشه های هوشمند برای تشخیص اینکه تجهیزات به درستی کار نمی کنند یا یک قطعه نیاز به تعویض دارد، استفاده می کنند

ابزارهای AIoT را می توان با رسانه های اجتماعی و پلتفرم های مرتبط با منابع انسانی ادغام کرد تا یک عملکرد تصمیم گیری هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس برای متخصصان منابع انسانی ایجاد کند

این وسایل نقلیه برای جمع‌آوری داده‌های مربوط به وسایل نقلیه مجاور، نظارت بر شرایط رانندگی و جستجوی عابران پیاده به چندین دوربین ویدئویی و سیستم‌های حسگر متکی هستند.

حسگرها داده‌های مربوط به محیط ربات را جمع‌آوری می‌کنند – به عنوان مثال، یک انبار – و سپس از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری مبتنی بر پیمایش استفاده می‌کنند

دستگاه‌های پزشکی و پوشیدنی‌ها داده‌های سلامتی بلادرنگ مانند ضربان قلب را جمع‌آوری و نظارت می‌کنند و می‌توانند ضربان قلب نامنظم را تشخیص دهند

فناوری پوشیدنی می‌تواند داده‌های سلامت شخصی را نظارت و تجزیه و تحلیل کند تا بینش‌هایی را درباره تناسب اندام، خواب و سلامت عمومی فرد ارائه دهد

کوبات ها یا روبات های مشارکتی (cobots) برای کمک به مردم در ساخت و مونتاژ قطعات در نظر گرفته شده اند. آن‌ها با استفاده از داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا و ابزارهای هوش مصنوعی، از جمله بینایی کامپیوتر، به انسان در کارهای مختلف مانند تولید، مونتاژ، بسته‌بندی و کنترل کیفیت محصولات کمک می‌کنند

 

مزایای AIoT چیست؟

AIoT برای هر دو نوع فناوری تحول‌آفرین است و برای هر دو نوع فناوری سودمند است؛ زیرا هوش مصنوعی از طریق قابلیت‌های یادگیری ماشینی و فرآیندهای تصمیم‌گیری بهبود یافته به اینترنت اشیا ارزش می‌افزاید. اینترنت اشیا از طریق اتصال، سیگنال دهی و تبادل داده به هوش مصنوعی ارزش می افزاید. AIoT می تواند کسب و کارها و خدمات آنها را با ایجاد ارزش بیشتر از داده های تولید شده توسط اینترنت اشیا بهبود بخشد.

دستگاه‌های IoT یکپارچه با هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند تا الگوها و بینش‌ها را آشکار کنند و عملیات سیستم را برای کارآمدتر شدن تنظیم کنند. داده ها را می توان برای شناسایی نقاط شکست تولید و تجزیه و تحلیل کرد که سیستم را قادر می سازد تا در صورت نیاز تنظیمات را انجام دهد. کارمندان مجبور نیستند زمان زیادی را برای نظارت بر دستگاه های اینترنت اشیا صرف کنند؛ بنابراین در هزینه صرفه جویی می کنند. تعداد دستگاه های متصل به یک سیستم اینترنت اشیا را می توان برای بهینه سازی فرآیندهای موجود یا معرفی ویژگی های جدید افزایش داد.

دستگاه های اینترنت اشیا می توانند در معرض خطرات امنیتی باشند. با این حال، هوش مصنوعی می‌تواند این خطرات را شناسایی و از آن جلوگیری کند، زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حسگرها را برای کشف ناهنجاری‌ها و نقض‌های امنیتی احتمالی تجزیه و تحلیل کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر دوربین‌های امنیتی را تجزیه و تحلیل کند تا فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کند و به کارکنان امنیتی اطلاع دهد.

کسب‌وکارها سالانه میلیون‌ها دلار در نتیجه خطای انسانی از دست می‌دهند. با ادغام یادگیری ماشین با فناوری اینترنت اشیا، سازمان ها می توانند به طور موثر خطاها را کاهش دهند. در گردش‌های کاری عادی، داده‌ها باید از چندین فاز یا مکان عبور کنند و فرصت‌های بیشتری برای خطاهای انسانی مانند اشتباهات وارد کردن داده‌ها ایجاد کنند. AIoT این خطرات را با تجزیه و تحلیل اطلاعات در منبع آن کاهش می دهد. به حداقل رساندن حرکت داده ها و کاهش تعداد واسطه های درگیر، احتمال خطا را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد.

همچنین در حالی که دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌توانند اطلاعاتی درباره ترجیحات و رفتار کاربر جمع‌آوری کنند، هوش مصنوعی می‌تواند از این اطلاعات برای تطبیق بیشتر تجربیات کاربر استفاده کند؛ به عنوان مثال، یک بلندگوی هوشمند می‌تواند از هوش مصنوعی برای یادگیری ترجیحات موسیقی کاربر و تولید لیست‌های سفارشی شده به صورت خودکار استفاده کند.

 

AIoT یک فناوری تحول آفرین اما شاید خطرناک است!

همراه با مزایا و موارد استفاده آن، مواردی نیز وجود دارد که AIoT ممکن است با شکست مواجه شود و باعث ایجاد پشتیبان در تولید یا سایر پیامدهای منفی شود.

برای مثال، ربات‌های تحویل خودکار که از کار می‌افتند ممکن است باعث تاخیر در تحویل محصول شوند. فروشگاه‌های خرده‌فروشی هوشمند ممکن است چهره مشتری را نخوانند و منجر به سرقت تصادفی یک محصول توسط مشتری شود. یا یک وسیله نقلیه خودران ممکن است محیط اطراف خود را نخواند، مانند علامت ایست روبه‌رو، و باعث تصادف شود. در زیر چند چالش اضافی مرتبط با AIoT آمده است:

مسائل امنیت سایبری: افزایش تعداد دستگاه های متصل از طریق AIoT خطر حملات سایبری و نقض امنیت را افزایش می دهد. پیچیدگی. ادغام فناوری IoT و AI می تواند چالش برانگیز باشد و دانش و توانایی های خاصی را طلب کند. نگرانی های مدیریت داده ها برای پردازش داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرهای مختلف، استراتژی‌های مدیریت داده‌های مؤثر مورد نیاز است

هزینه بالا: با توجه به نیاز به تجهیزات، نرم افزار و کارکنان تخصصی، اجرای فناوری های AIoT می تواند پرهزینه باشد. نگرانی های مربوط به حریم خصوصی نگرانی هایی در مورد نحوه مدیریت و ذخیره داده های به دست آمده توسط دستگاه های AIoT وجود دارد که می تواند منجر به مشکلات و نقض حریم خصوصی شود. نحوه عملکرد خودروهای خودران خودروهای خودران برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد وسایل نقلیه مجاور، شرایط رانندگی و عابران پیاده به ترکیبی از دوربین‌های ویدئویی و سیستم‌های حسگر متکی هستند.

 

آینده AIoT چیست؟

با ادغام هوش مصنوعی و IoT، سیستم بسیار هوشمندتری ایجاد می شود که هدف آن، انجام امور و تصمیم گیری بدون نیاز به دخالت انسان است. با توجه به محبوبیت، در دسترس بودن و راحتی استفاده از هوش مصنوعی، این پتانسیل وجود دارد که در چندین صنعت همچون تجزیه و تحلیل و آمارگیری، وسایل نقلیه خودمختار، مراقبت‌های بهداشتی از راه دور، کشاورزی دقیق، هوشمند سازی خانه و ساختمان، تعمیر و نگهداری سریعتر (یا جلوگیری از نیاز به تعمیر!) و اتوماسیون صنعتی تحولات بزرگی ایجاد شود.

بازده عملیاتی AIoT می تواند به حل مشکلات عملیاتی موجود، مانند هزینه های مرتبط با مدیریت موثر سرمایه انسانی یا پیچیدگی زنجیره های تامین و مدل های تحویل کمک کند. همچنین این که ماشین ها اطلاعات بصری جمع آوری شده از محیط تولید واقعی را درک و تفسیر کنند، باعث می شود که اتوماسیون، نظارت و بهینه‌سازی در لحظه امکان‌پذیر شده و مفهوم زندگی هوشمند قدم بزرگی به سمت تکامل و تعالی بردارد.