为什么人工智能和机器学习与物联网紧密结合

[[420486]] 

物联网的这些进步将通过提高网络敏捷性和自动化不同用例的能力来加速。物联网的潜力不仅在于部署数十亿台设备，还在于利用来自这些设备的数据来获取可操作的见解。据预测，未来四年，全球物联网设备将产生90ZB的数据。

有些技术不可避免地结合在一起。人工智能(AI)和物联网是两种技术在紧密连接的同时相互补充的完美例子。在物联网应用程序快速增长的世界中，跨庞大的设备网络连接和共享数据，组织需要分析。

这是在他们不断从大量物联网数据中学习时做出快速决策和发现深刻见解的能力。人工智能是分析的重要组成部分，有助于扩大物联网的整体价值。通过利用深度/机器学习(ML)和人工智能，企业可以预测客户和网络的需求，自动执行预防措施，并根据派生的行为洞察力定制产品和服务。

自主系统的关键方面是更好的决策，并为在任何环境中工作的工业机器、智能城市和设备提供自动智能行为。物联网传感器将物理世界数字化，数据以不同的速度产生——这些数据有时像视频格式一样原始，或者像RFID数据一样结构化。为了在边缘处理这些数据，无论是原始数据还是结构化数据，都需要深度机器学习模型。

例如，智慧城市项目需要安装高清交通摄像头以更好地执法。这些摄像头需要捕捉速度、登记号码并标记非法驾驶活动。传感器需要在源头对数据进行统计压缩，从噪声中提取信息以集中发送相关信息，并帮助提供有关环境中设备的本地见解。

虽然数据以不同的速度被摄取，但它需要提供准确的上下文。此外，这些事件需要处理的速度以及需要存储多少才能获得可操作的见解也很关键。此类系统需要历史数据来提高洞察力并提供更好的决策。虽然以不同的层和形状捕获数据，但它们需要近乎实时地融合在一起，以获得最佳洞察力。

这是机器学习和深度学习工具帮助产生有用见解的地方。这些工具不仅指导传感器捕捉什么，而且将层融合在一起以实时向当局分享报告。人工智能、机器学习和分析可以帮助优化客户生命周期(在这种情况下是执法部门)，并让他们有效地利用所有资源来加强他们的活动。来自数据的洞察力驱动客户的生命周期，制定使用正确资源的计划并防范风险。

IoT中的AI和ML分析通过使用语义将原始数据转换为可操作的见解来实现生产力、效率和有效性的提升。它通过利用大数据的数量和种类带来的挑战来提供价值，进而提供可操作的信息和改进的决策制定。人工智能和机器学习的融合为资源受限的物联网设备在效率、准确性、生产力和总体成本节约方面的进步铺平了道路。当AI和ML分析算法与IoT协同工作时，组织可以使用它来实现更好的整体通信、实时需求计算以及更好的数据可控性。

当今组织面临的常见挑战是物联网数据的应用程序、可访问性和分析。虽然大多数人使用AI和ML来运行某种形式的统计分析，但领先者正在使用它来主动并预测事件以获得未来的洞察力。通过利用持续流入其内部系统的大量数据，这种支持AI的物联网系统可以自动、持续地为这些组织提供相关见解。

这些技术正在以不断降低的成本实现更高水平的自动化和生产力。随着消费者、企业和政府开始以各种不同的方式控制物联网，通过分析优化数据将改变我们的生活方式，让我们做出更好的选择。