• Искусственный интеллект и интернет вещей — две из самых преобразующих технологий современной эпохи.
  • Хотя они часто пересекаются и дополняют друг друга, их цели различны, и работают они по разным принципам.

Хотяискусственный интеллект(ИИ) иинтернет вещей(IoT) — разные технологии, они часто работают в связке, создавая инновационные решения. ИИ обеспечивает интеллектуальную обработку и принятие решений, а IoT — связь и сбор данных. Понимать различия между ИИ и IoT важно, чтобы раскрыть их потенциал и выработать эффективные стратегии использования этих мощных инструментов.

1. Разные цели

Хотя ИИ дополняет IoT, их цели остаются разными. IoT выступает сетью, обеспечивающей глобальную связь и автономное взаимодействие с физическими объектами: датчики, исполнительные механизмы и электроника передают данные через интернет. ИИ, напротив, стремится воспроизвести человеческий интеллект, поддерживать эмпатичное поведение и облегчать взаимодействие человека и машины.

Персональные рекомендации на основе ИИ иллюстрируют его применение, а функциональность IoT охватывает датчики температуры и движения для сбора данных и взаимодействия. Конвергенция ИИ и IoT, то есть IoT с поддержкой ИИ, расширяет их возможности и открывает новые перспективы для интеллектуальных взаимосвязанных систем.

Читайте также:Sateliot расширяет свою группировку спутников 5G NB-IoT

2. Надёжность

IoT обеспечивает прозрачный обмен данными между физически подключёнными устройствами, а ИИ улучшает понимание данных. Взаимосвязанная природа IoT порождает огромные объёмы данных, требующих интеллектуального анализа для извлечения информации. Поэтому IoT более надёжен, чем системы ИИ.

Системы ИИ, напротив, зависят от вмешательства человека, особенно при разработке и обучении. Они также могут требовать контроля со стороны человека для решения таких проблем, как состязательные атаки и дрейф моделей, которые способны повлиять на производительность. Эта зависимость от человеческого вмешательства отличает ИИ от IoT и подчёркивает необходимость совместных подходов в системах IoT с поддержкой ИИ.

Читайте также:Shanghai Binling объединяет ИИ с разработкой игр и образованием

3. Вопросы стоимости

В проектах IoT расходы обычно включают серверы, оборудование,беспроводную связьи разработку ПО. Несмотря на эти затраты, IoT, как правило, доступнее ИИ. Кроме того, возможность управлять устройствами IoT с помощью портативных электронных устройств, например смартфонов, снижает потребность в специализированных контроллерах и дополнительно сокращает расходы.

С другой стороны, проекты ИИ требуют расходов на сбор данных, разработку ПО, развёртывание моделей, озёра/хранилища данных и архитектуру систем. Системы ИИ нуждаются в высококонфигурируемой архитектуре для интенсивных вычислений, что часто требует удалённых серверов и несколько больших затрат. Эта разница в цене отражает разные требования и возможности ИИ и IoT и подчёркивает важность стратегического распределения бюджета в инициативах IoT с поддержкой ИИ.

4. Требования к данным

В IoT сбор данных опирается на аппаратные системы и датчики, которые собирают, хранят и извлекают данные по мере необходимости. Объём и качество собранных данных зависят от количества и типа датчиков, поэтому развёртывание датчиков критически важно для эффективного сбора данных.

Основа ИИ — понимание моделей и поведения, для чего требуются огромные массивы данных, включающие паттерны, тенденции и сведения о поведении человека. Предобработка и релевантность данных критически важны для ИИ, особенно для таких задач, как моделирование данных. В отличие от IoT, где развёртывание датчиков приводит к сбору данных, ИИ делает акцент на качестве и предобработке данных, чтобы получать значимые результаты и поддерживать интеллектуальное принятие решений.

5. Успешность внедрения

IoT играет ключевую роль в понимании поведения потребителей, давая компаниям практическое преимущество в плане успешности. Он собирает и анализирует данные из различных источников и предоставляет полезные выводы. Несмотря на потенциал ИИ, только 30 % организаций сообщают о высоком уровне успеха проектов ИИ, часто из-за проблем с качеством и количеством данных. Это подчёркивает важность стратегического планирования при интеграции ИИ и IoT.