A inteligência artificial das coisas (AIoT) é a combinação de tecnologias de inteligência artificial (IA) e a infraestrutura da internet das coisas (IoT). O objetivo da AIoT é criar operações de IoT mais eficientes, melhorar as interações homem-máquina e aprimorar o gerenciamento e a análise de dados.
A IA é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador, e é normalmente usada em processamento de linguagem natural , reconhecimento de fala e visão de máquina.
A IoT é um sistema de dispositivos de computação inter-relacionados, máquinas ou objetos mecânicos e digitais com identificadores exclusivos e a capacidade de transferir dados por uma rede sem exigir interação humano-humano ou humano-computador. Uma coisa na IoT pode ser o implante de monitor cardíaco de uma pessoa, um automóvel com sensores embutidos para alertar o motorista quando a pressão dos pneus estiver baixa ou qualquer outro objeto que possa receber um endereço de protocolo da Internet e transferir dados por uma rede.
A AIoT é transformacional e mutuamente benéfica para ambos os tipos de tecnologia, pois a IA agrega valor à IoT por meio de recursos de aprendizado de máquina e processos aprimorados de tomada de decisão, enquanto a IoT agrega valor à IA por meio de conectividade, sinalização e troca de dados. A AIoT pode melhorar os negócios e seus serviços criando mais valor a partir dos dados gerados pela IoT. A IA permite que o dispositivo IoT use big data coletado para melhor analisar, aprender e tomar decisões sem a necessidade de um humano.
Como funciona a AIoT?
Nos dispositivos AIoT, a IA é incorporada a componentes de infraestrutura, como programas e chipsets , todos conectados por meio de redes IoT. As APIs são então usadas para garantir que todos os componentes de hardware, software e plataforma possam operar e se comunicar juntos sem esforço do usuário final.
Quando operacionais, os dispositivos IoT criam e coletam dados e, em seguida, a IA os analisa para fornecer insights e melhorar a eficiência e a produtividade. Os insights são obtidos pela IA usando processos como aprendizado de dados.
Os dados AIoT também podem ser processados na borda , o que significa que os dados dos dispositivos IoT são processados o mais próximo possível desses dispositivos para minimizar a largura de banda necessária para mover os dados, evitando possíveis atrasos na análise de dados.
Aplicações e exemplos de AIoT
Embora muitos aplicativos de AIoT se concentrem na implementação de computação cognitiva em aparelhos de consumo, o seguinte destaca vários exemplos do uso mais amplo de AIoT:
Cidades inteligentes. A tecnologia inteligente, como sensores, luzes e medidores, é usada para coletar dados projetados para ajudar a melhorar a eficiência operacional, impulsionar o crescimento econômico e melhorar a qualidade de vida dos moradores.
Varejo inteligente. Os varejistas usam câmeras inteligentes para reconhecer os rostos dos compradores e detectar se eles escanearam seus itens no caixa automático antes de sair da loja.
Lar inteligenteAparelhos inteligentes aprendem por meio da interação e resposta humana. Os dispositivos AIoT também podem armazenar e aprender com os dados do usuário para entender os hábitos do usuário e fornecer suporte personalizado.
Empresarial e industrial. Os fabricantes usam chips inteligentes para detectar quando o equipamento não está funcionando corretamente ou uma peça precisa ser substituída.
Mídias sociais e recursos humanos (RH). As ferramentas de AIoT podem ser integradas às mídias sociais e plataformas relacionadas a RH para criar uma decisão de IA como uma função de serviço para profissionais de RH.
Veículos autônomos. Os veículos autônomos contam com vários sistemas de câmeras de vídeo e sensores para coletar dados sobre veículos próximos, monitorar as condições de direção e procurar pedestres.
Robôs de entrega autônomos. Os sensores coletam dados sobre o ambiente do robô, por exemplo, um armazém, e então usam a IA para tomar decisões baseadas em travessias.
Assistência médica. Dispositivos médicos e wearables coletam e monitoram dados de saúde em tempo real, como frequência cardíaca, e podem excluir batimentos cardíacos irregulares.
Quais são os benefícios e desafios da AIoT?
Os benefícios da AIoT incluem o seguinte:
Maior eficiência operacional. Os dispositivos IoT integrados à IA podem analisar dados para revelar padrões e insights e ajustar as operações do sistema para se tornarem mais eficientes.
Capacidade de ajustar em tempo real. Os dados podem ser gerados e analisados para identificar pontos de falha, o que permite que o sistema faça os ajustes necessários.
Análise de dados feita por IA. Os funcionários não precisam gastar tanto tempo monitorando dispositivos IoT, economizando dinheiro.
Escalabilidade. O número de dispositivos conectados a um sistema IoT pode ser aumentado para otimizar os processos existentes ou introduzir novos recursos.
Mas também há casos em que a AIoT pode falhar, causando um backup na produção ou outras consequências negativas. Por exemplo, robôs de entrega autônomos que falham podem causar um atraso na entrega de um produto; lojas de varejo inteligentes podem deixar de ler o rosto de um cliente, levando o cliente a roubar acidentalmente um produto; ou um veículo autônomo pode deixar de ler seus arredores, como um sinal de parada se aproximando, e causar um acidente.
Qual é o futuro da AIoT?
Com a integração da IA , a IoT cria um sistema muito mais inteligente. O objetivo é fazer com que esses sistemas façam julgamentos precisos sem a necessidade de intervenção humana. Uma das maiores inovações possíveis na AIoT é a inclusão do 5G. O 5G foi projetado para permitir a transferência mais rápida de grandes arquivos de dados em dispositivos IoT, por meio de sua maior largura de banda e menor latência. A AIoT pode ajudar a resolver problemas operacionais existentes, como as despesas associadas ao gerenciamento eficaz do capital humano ou a complexidade das cadeias de suprimentos e modelos de entrega.
