Интернет вещей и искусственный интеллект продвигаются вперед в технологиях

Джозеф Зулик из MRO Electric and Supply

Многие из вас слышали, как искусственный интеллект изменит нашу жизнь. Если вам интересно, что об этом думать; ожидайте, что это будет преуменьшение. Искусственный интеллект (ИИ) коснется каждой части нашей жизни. «Интернет вещей (IoT) и промышленный Интернет вещей (IIoT) соединяют устройства в наших транспортных средствах, в наших домах, во всех сферах бизнеса и меняют производственные помещения», - говорит Джозеф Зулик, менеджер MRO Electric and Supply. .

Датчики и интеллектуальные устройства собирают данные в огромных количествах. Данные создают наши профили с помощью устройств с голосовым управлением в наших домах и на наших телефонах. Каждый собранный фрагмент данных расширяет структуру вашего профиля. Если мы с вами войдем в Amazon, наши страницы, скорее всего, будут выглядеть совсем иначе. Мои интересы и данные создают мой профиль, а ваши данные - ваши. Это позволяет настраивать опыт. Я хочу выделить слово «индивидуальный».

Именно этот персонализированный и настраиваемый опыт заставляет нас использовать эти инструменты для покупок, поскольку он позволяет быстро извлекать наши прошлые просмотренные элементы, а также просматривать похожие элементы. Это дополнительный опыт благодаря возобновляемым элементам, которые доступны по подписке. Подобно напоминаниям нашего стоматолога о необходимости замены зубной щетки, вы будете получать напоминания, когда для ваших прошлых покупок будет назначено продление, или вы можете дополнительно сэкономить время с помощью подписок.

Этот же опыт копируется и имитируется на протяжении всей нашей жизни в Facebook, Google и многих других платформах для сбора данных. Данные - это новая валюта. Amazon не производит продукты, а удовлетворяет ваши потребности, предлагая решения.

Независимо от того, собираете ли вы эти данные с помощью проводных переключателей, датчиков в наших автомобилях или температуры в наших домах. Все это помогает нам находить решения. Сбор данных может осуществляться разными способами, но сбор и перемещение в облако - это только первая часть головоломки

Следующая часть обрабатывает ваши данные. Благодаря Интернету вещей процесс сбора данных стал намного проще. Информация почти мгновенно передается из источника в Интернет, быстро обрабатывается и сравнивается, а затем передается в надлежащем формате на ваш планшет, телефон или компьютер. Если вы живете в мире, где важны иерархия и непосредственность, периферийные вычисления могут повысить ценность.

Если вы посмотрите на многие из средств управления машиной, то увидите, что эта стратегия обычно реализуется, когда они могут обрабатывать данные о безопасности и важные данные локально и обрабатывать неважную информацию в то время, когда система связи не работает. Это часто называют уровнем Edge. Многие системы собираются с помощью дискретных датчиков и переключателей и обрабатывают с помощью совместимых систем SQL-серверов, и они могут принимать различные формы, включая элементы управления машиной.

Фактический способ сбора информации стал проще благодаря встроенным датчикам и измерительным устройствам. Все эти подключенные или интеллектуальные устройства связаны таким образом, что эта информация становится доступной из вашего местоположения, настолько же удаленно, насколько это может быть от фактического источника.

Обработка - это когда мы действительно что-то делаем с данными, даже если это не что иное, как перемещение их из одной стопки в другую. Помещаем данные в регистры и компилируем информацию. Может потребоваться добавить его к предыдущим данным или перенести в другие системы. Эти регистры памяти обычно хранят данные в течение короткого периода, пока они перемещаются в следующее место.

Данные поступают в обработку разными способами, их можно вводить вручную, они могут поступать из системных процессов или даже быть данными, полученными извне. Подумайте о том, что в вашем доме ваш умный термостат постоянно и напрямую отслеживает данные, у вас может быть камера, которая собирает данные только тогда, когда датчик срабатывает от движения, поэтому он запускается удаленно, а затем у нас есть такие вещи, как ваш телефон или другое устройство с голосовым управлением, которое требует, чтобы вы активировали его, чтобы он начал сбор данных. Все эти данные затем обрабатываются через модем и передаются в облако.

Эта фаза сбора данных может иметь некоторую возможность обработки. На заводе многие датчики объединены в систему, которая сравнивает данные на уровне машины, чтобы определить, хорошие они или плохие. В вашем доме управляемые голосом устройства начинают компилироваться и определять, требует ли команда добавления файлов, таких как добавление в ваш список покупок, или нужно пойти и получить данные. Они могут действовать как двунаправленные системы. Очень удобно, если вы хотите посмотреть на распечатку детали в интерфейсе оператора.

Другие системы, такие как уровень предприятия, которые могут уже существовать, внедрять и управлять вашим бизнесом. Они показаны выше как Enterprise Integration. Эти системы управляют большей частью вашей существующей цепочки поставок бэк-офиса и склада. Во многих случаях эти системы служат для других целей, например для управления запасами, профилактического обслуживания, планирования производства и отслеживания качества.

Интеграция является частью следующего этапа, на котором вы сравниваете параметры из существующих данных или внешних систем. Это первый этап процесса искусственного интеллекта для сравнения фактических результатов с историческими и ожидаемыми результатами. Эти нейронные сети, разработанные автоматически, помогают нам получать более разумные и разумные ожидаемые результаты. Это приводит к более высоким ожиданиям и повышает ценность наших данных.

Корректировки, основанные на текущих и прошлых фактических результатах, отображенных в истории событий. Накапливая информацию, мы увеличиваем наши знания. Теперь нам нужно преобразовать информацию в знания, в просветление. Информация должна способствовать улучшению и определенному уровню просвещения, который создает новый путь к впечатляющим деталям.

Приведенное выше изображение из NIST представляет собой аппаратную версию анализа, однако в настоящем искусственном интеллекте системы должны иметь возможность изучать и развивать свои собственные сети, которые реагируют на то, что изучается, в зависимости от того, что важно, а также от того, какой уровень воздействия эта информация имеет в формуле. Следовательно, ворота должны иметь возможность открываться или отключаться, независимо от того, являются ли они частью формулы и имеют ли влияние. Вам также нужен способ варьировать воздействие в этой формуле.

Подумайте о формуле:a + b / (5 * c) =результат. Мы можем определить, что происходят изменения, и потребовать от нас корректировки формулы. Возможно, «b» вообще не оказывает влияния, а может быть, «b» оказывает вдвое большее влияние. Искусственный интеллект должен иметь возможность расширяться, а не иметь только жестко запрограммированные решения, когда требуется, чтобы человек вошел и перепрограммировал эти изменения.

Повышать интеллект без вмешательства человека, это сценарий нашей мечты. Наше долгосрочное желание состоит в том, чтобы система училась сама и не требовала никакого влияния. Ребенок учится, что предметы разные. Бутылка отличается от пробки. Он различается по размеру, весу, необходимой силе, чтобы поднять каждый предмет, насколько крепко вы должны держать его, диапазон движений, чтобы нести его, не сталкиваясь с предметами, инерцию и т. Д. Даже если ребенок не знает, почему он приспосабливается к эти различия, они будут скорректированы, чтобы компенсировать разницу. Это наше желание, чтобы машины учились таким образом.

Мы должны понимать язык, в котором мы общаемся. Это может быть проблема с языком или отображением. Мне не всегда нужно понимать язык, если я знаю, что casa означает дом или дом. Я могу отобразить таблицу, чтобы при произнесении слова casa я мог ссылаться на таблицу, которая сообщает мне дом.

Улучшение нашей жизни. Результаты нашего улучшенного обучения сведут к минимуму требуемый нами вклад. Допустим, термостат может определить наш уровень комфорта. Если я потею - слишком жарко, если я дрожу - слишком холодно. На сколько отрегулируйте? Что делать, если будет 5 человек? Не у всех одинаковый комфорт. Может, они потеют, но на них свитер.

Автор - Джозеф Зулик, менеджер MRO Electric and Supply.