Was ist IoT? Und seine Zukunft!
Das „Internet der Dinge“ – IoT, technisch beschrieben als ein elektronisches Gerät, das mit Sensoren ausgestattet ist, Daten sendet und dank der Internetverbindung Anweisungen empfängt. Um es mit nichttechnischen Begriffen zu beschreiben: Milliarden von physischen Geräten (mit Sensoren), die weltweit mit dem Internet verbunden sind. Das Internet der Dinge (IoT) findet in allen Bereichen Anwendung, um das Leben der Menschen auf diesem Planeten zu erleichtern und zu bereichern.
Nehmen wir zum Beispiel ein Smartphone: Sie hören Lieder über Kopfhörer, die mit dem Smartphone verbunden sind, während Sie mit anderen Dingen beschäftigt sind (z. B. mit dem Autofahren), dann kommt das IoT, angetrieben von künstlicher Intelligenz. Stellen Sie sich IoT-Sensoren in den Kopfhörern vor, die Ihre Herzfrequenzdaten erfassen und mit Hilfe von KI Ihre Emotionen vorhersagen können. Auf der Grundlage dieses Gefühls könnte Ihr Smartphone den besten Song auswählen, der irgendwo auf der Welt gespeichert ist. Es gibt mehrere Millionen Songs auf der ganzen Welt, und Ihr Smartphone muss weder über einen Superspeicher verfügen, um alle Songs zu speichern, noch über eine Super-Rechenleistung für das angewandte KI-Modell zur Erkennung von Emotionen. Es muss lediglich sichergestellt sein, dass es mit dem Internet verbunden ist.
Laut Business Insider wird es bis 2027 mehr als 41 Milliarden IoT-Geräte geben, gegenüber etwa 8 Milliarden im Jahr 2019. Diese Umfrage wurde auf der Grundlage von 400 Antworten von Top-Führungskräften aus aller Welt erstellt. Zu diesen Unternehmen gehören Alibaba, Alphabet, Amazon, Apple, VMWare, Verizon, usw. Weiter heißt es, dass bis zum Jahr 2027 alle Geräte, die noch nicht den Internetzugang erreicht haben, und der IoT-Markt auf über 2,4 Billionen Dollar jährlich anwachsen werden.
Durch die Kombination des IoT mit der dynamischen Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) könnte das IoT-System selbst intelligenter werden und die Aktivitäten des Menschen leicht nachahmen.
Die Rolle der künstlichen Intelligenz im IoT
„AI + IoT = AIoT“
KI ist definiert als der Prozess, Maschinen so intelligent zu machen, dass sie Aufgaben ohne menschliches Zutun erledigen können. Alle IoT-Geräte zusammen sammeln riesige Daten, und um ein hochmodernes KI-Modell zu erstellen, sind wiederum riesige Daten erforderlich. Durch die Kombination dieser beiden dynamischen Techniken wird aus dem monotonen IoT ein intelligentes IoT (intelligente Aufgaben ohne menschliches Zutun). Die leistungsstarke Kombination von IoT und KI kann einen großen Durchbruch im Leben der Menschen bedeuten.
Wenn wir also über künstliche Intelligenz (KI) sprechen, spielen maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) eine entscheidende Rolle, da DL und ML die Untergruppen der KI sind.
Maschinelles Lernen (ML): Beim maschinellen Lernen handelt es sich um ML-Algorithmen oder -Techniken in Form von Computerprogrammen, die iterativ, eigenständig oder unter Verwendung der genannten Regeln Erkenntnisse aus Daten gewinnen. Es gibt drei Haupttypen von Algorithmen des maschinellen Lernens, nämlich: Überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Sehen wir uns einige der Algorithmen oder Modelle für maschinelles Lernen an, die im IoT verwendet werden.
Regression: Die Regression ist das grundlegende Konzept des maschinellen Lernens. Es fällt unter die Kategorie des überwachten Lernens, bei dem das Modell anhand der Eingabedaten (unabhängiges Merkmal) und der Ausgabemarken (abhängiges Merkmal) trainiert wird. Die Regression wird auf kontinuierliche Daten angewandt. Es gibt zwei Arten der Regression: die lineare Regression und die nichtlineare Regression.
Die lineare Regression wird angewandt, wenn die Eingabedaten eine Linearität aufweisen. Wenn beispielsweise der Eingang x geändert wird, sollte sich möglicherweise auch der Ausgang y ändern. Die Gleichung, die das lineare Regressionsmodell zum Trainieren verwendet, lautet: Y = θ1+ θ2X1 . Nehmen wir zum Beispiel die CO2-Emissionen von Fahrzeugen, die von der Motorgröße und der Anzahl der Zylinder abhängen. Die Emissionsrate steht in einem linearen Zusammenhang mit der Motorgröße und der Anzahl der Zylinder.
Nichtlineare Regression, z. B. die Daten des Bruttoinlandseinkommens (BDI) eines Landes pro Jahr. Hier ist das unabhängige Merkmal in den Daten die Jahre und das abhängige Merkmal oder die vorhergesagte Variable ist der GDI. Anhand dieser Daten konnten wir die nichtlineare Beziehung zwischen den Variablen erkennen. Die Gleichung für die nichtlineare Regression lautet: Y = θ1+ θ2 (X1)2.
Klassifizierung: Die Klassifizierung ist eine überwachte Lerntechnik. Sie wird verwendet, um die unbekannte Menge von Objekten in diskrete Klassen zu kategorisieren. Der Klassifizierungsalgorithmus lernt die Beziehung zwischen der Eingangsmerkmalvariable und der Zielvariable von Interesse. Die Zielvariable ist kategorisch und hat diskrete Werte. Die bekanntesten Klassifizierungsalgorithmen, die häufig verwendet werden, sind K-Nächste Nachbarn, Entscheidungsbaum, logistische Regression und Support Vector Machine.
Clustering: Clustering bedeutet die Suche nach Clustern in einem Datensatz in einer nicht überwachten Technik. Ein Cluster ist definiert als eine Gruppe von Datenpunkten oder Objekten in einem Datensatz, die anderen Objekten in einer Gruppe ähnlich und Datenpunkten in einem anderen Cluster unähnlich sind. Weit verbreitete Clustering-Algorithmen sind K-Mittel-Clustering, hierarchisches Clustering und dichtebasiertes Clustering.
Tiefes Lernen (DL): Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der nach dem Vorbild des menschlichen Gehirns entwickelt wurde und als künstliches neuronales Netzwerk (ANN) bezeichnet wird. Dank der Fortschritte bei den tiefen neuronalen Netzen sind sie in der Lage, in einer komplexen Umgebung schneller zu reagieren als Menschen.
Künstliches neuronales Netz: Künstliche neuronale Netze bestehen hauptsächlich aus drei Schichten: Eingabeschicht, versteckte Schicht und Ausgabeschicht. Die Eingaben aus der ersten Schicht (Eingabeschicht) werden mit dem Gewicht multipliziert und mit einer Vorspannung versehen. Der Bias und die Gewichte sind zunächst zufällig. Dann durchlaufen diese Werte eine Aktivierungsfunktion (ReLU, Sigmoid, Tanh usw.) und werden dann an die nächste Schicht bis zur Ausgabeschicht weitergegeben. Diese Iteration des Prozesses kann wiederholt werden, bis die optimale Leistung/Genauigkeit erreicht ist.
Anwendungen des maschinellen Lernens im IoT
Heute gibt es mehrere ML-Algorithmen, die im IoT eingesetzt werden. Diese ML-Anwendungen hängen stark vom Anwendungsbereich ab. Es gibt mehrere Gründe, warum maschinelles Lernen das IoT beeinflusst. Aber was passiert, wenn das IoT ohne ML implementiert wird? Das Internet der Dinge hat folgende Konsequenzen, wenn es ausschließlich ohne ML implementiert wird. Dazu gehören die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, die Verwaltung von Geräten, die Handhabung großer Datenmengen und die Versionskontrolle von Anwendungen.
Das Internet der Dinge befasst sich mit der Vernetzung von Geräten mit dem Hauptziel, Informationen (Daten) auszutauschen. Diese Daten waren der Standardgrund, der ML leistungsfähiger macht und die Effizienz des IoT erhöht. Die Schlüsselfaktoren, die ML zum IoT beiträgt, sind: Analyse der Daten und Vorhersage zukünftiger Ereignisse, Umwandlung von Rohdaten in ein für den Menschen verständliches Format, Echtzeit-Empfehlungssystem, Wartung der Geräte (IoT) usw.
Der Prozess, IoT intelligent zu machen und die großen Daten zu analysieren, die von Milliarden solcher Geräte produziert werden, findet in verschiedenen Bereichen Anwendung. Solche Bereiche sind selbstfahrende Fahrzeuge, Wearables, industrielle Automatisierung, Landwirtschaft, Gesundheitswesen und Einzelhandel.
Industrielle Automatisierung: Wenn es um die Produktionslinien in der Industrie geht, brauchen Sie die Hilfe von automatisierten Robotern. Roboter, die an der Seite von Menschen arbeiten, werden als kollaborative Roboter oder Cobots bezeichnet. Ihr größter Nachteil ist, dass sie ohne Kenntnis der Hindernisse (Menschen) in ihrer Umgebung funktionieren. Diese Situation kann zu tödlichen Verletzungen oder zum Tod führen. Um den physischen Schaden für den Menschen zu mindern oder die Roboter so intelligent zu machen, dass sie sich ihrer Arbeitsumgebung bewusst sind, sind bestimmte Sicherheitssysteme erforderlich. Hier kommt die Anwendung von ML/DL-Algorithmen mit dem Internet der Dinge (IoT) ins Spiel, um ein auf Computer Vision basierendes intelligentes Sicherheitssystem für kollaborative Roboter zu entwickeln.
Landwirtschaft: Die Weltbevölkerung wächst weiter. In den nächsten 80 Jahren werden 3,6 Milliarden Menschen zu der jetzigen Bevölkerung hinzukommen, so dass die Nachfrage nach Nahrungsmitteln steigen wird. So verbessern IoT und KI zusammen die landwirtschaftliche Produktion mit den folgenden Technologien,
- Instrumente der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Satellitendaten. Diese Technik wurde eingesetzt, um den Einsatz von stickstoffhaltigem Dünger zu reduzieren und die Ernteerträge zu steigern.
- Ernteüberwachung: Mit Hilfe der Daten von Kameras und Sensoren kann der Zustand von Pflanzen überwacht und analysiert werden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens, die diese Daten nutzen, informieren den Landwirt rechtzeitig über den Zustand der Ernte.
- KI-gestützte Schädlingsbekämpfung: IoT-Mikrosensoren und KI-Kontrolllösungen ermöglichen es Landwirten, Pflanzen individuell zu behandeln und sie vor möglichen Krankheiten und Schädlingen zu schützen.
Selbstfahrende Autos: Selbstfahrende Autos, das ist die Zukunft des Automobils. Mit der Kombination von IoT (Sensoren, Kameras, LiDAR, RADAR) und Deep Neural Network ist es möglich, das Auto selbständig fahren zu lassen. Es gibt eine aktive Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet, die von Unternehmen wie Tesla, Google, Uber, Volvo usw. durchgeführt wird.
Wearables und Gesundheitsfürsorge: Wearables könnten mit Hilfe von in sie eingebetteten IoT-Sensoren die Rohdaten von Herzfrequenz, EEG und menschlichen Körperbewegungen erfassen. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz können diese Messwerte in genauere und maßgeschneiderte Informationen umgewandelt werden, um das Bewusstsein für den Gesundheits- und Fitnesszustand zu schärfen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und potenzielle Risiken für das Herz-Kreislauf-System zu vermeiden.
Intelligenter Einzelhandel: Machen Sie Ihren Einkauf intelligenter! Durch die Kombination von IoT und KI erhält der Verbraucher sowohl beim Online- als auch beim Offline-Einkauf ein intelligenteres Erlebnis. Mit Hilfe der KI könnte sie dem Einzelhändler auch helfen, das Kaufverhalten der Verbraucher zu verstehen. Das multinationale Bekleidungsunternehmen H&M hat seinen Kunden mit dem Konzept des Smart Mirror ein neues Einkaufserlebnis geboten.
