Secondo IoT Analytics, ci sono oltre 17 miliardi di dispositivi connessi nel mondo a partire dal 2018, con oltre 7 miliardi di questi dispositivi “Internet of Things” (IoT).
L’Internet of Things è la raccolta di quei vari sensori, dispositivi e altre tecnologie che non sono pensate per interagire direttamente con i consumatori, come telefoni o computer.
Piuttosto, i dispositivi IoT aiutano a fornire informazioni, controllo e analisi per connettere l’un l’altro mondo di dispositivi hardware e Internet. Con l’avvento di sensori economici e connettività a basso costo, i dispositivi IoT stanno proliferando.
Non sorprende che le aziende siano inondate di dati che provengono da questi dispositivi e stanno cercando l’intelligenza artificiale per aiutare a gestire i dispositivi e ottenere maggiori informazioni e intelligenza dai dati emessi da queste masse di sistemi chiacchieroni.
Tuttavia, è molto più difficile gestire ed estrarre informazioni preziose da questi sistemi di quanto ci si potrebbe aspettare.
Esistono molti aspetti e sottocomponenti all’IoT come connettività, sicurezza, archiviazione dei dati, integrazione di sistema, hardware del dispositivo, sviluppo di applicazioni e persino reti e processi che cambiano continuamente in questo spazio.
Un altro livello di complicazione con l’IoT ha a che fare con la scala delle funzionalità. Spesso, è facile costruire sensori a cui accedere da un dispositivo intelligente ma creare dispositivi che siano affidabili, controllati a distanza e aggiornati, sicuri ed economici è una questione molto più complicata.
Come l’IA sta trasformando l’IoT
In un recente podcast di AI Today, Rashmi Misra di Microsoft ha condiviso come AI e IoT si stanno combinando per fornire maggiore visibilità e controllo della vasta gamma di dispositivi e sensori connessi a Internet.
In Microsoft, Rashmi è a capo di un team che sviluppa soluzioni IoT e intelligenza artificiale (AI), dove lavora attraverso partner di ogni tipo come produttori di dispositivi, sviluppatori di applicazioni, integratori di sistemi e altri partner focalizzati verticalmente che vogliono giocare a tecnologie chiave AI in Campi IoT.
Il suo team Microsoft si concentra sull’acquisizione di approfondimenti e conoscenze dai dati creati dai dispositivi IoT, semplificando l’accesso e il reporting di tali dati. (Divulgazione: sono un conduttore del podcast AI Today)
L’IoT sta trasformando i modelli di business aiutando le aziende a passare da semplici prodotti e servizi a società che offrono ai clienti i risultati desiderati. Incidendo sui modelli di business delle organizzazioni, la combinazione di dispositivi e sensori abilitati per l’IoT con l’apprendimento automatico crea un mondo collaborativo e interconnesso che si allinea ai risultati e all’innovazione.
Questa combinazione di IoT e AI sta cambiando molti settori e le relazioni che le aziende intrattengono con i propri clienti. Le aziende possono ora raccogliere e trasformare i dati in informazioni utilizzabili e preziose con l’IoT.
Poiché un’organizzazione applica i principi della trasformazione digitale alla propria attività, la combinazione di IoT e AI può creare un’interruzione nel proprio settore. Indipendentemente dal fatto che un’organizzazione utilizzi IoT e AI per coinvolgere i clienti, implementare agenti di conversazione per i clienti, personalizzare le esperienze degli utenti, ottenere analisi o ottimizzare la produttività con approfondimenti e previsioni.
L’uso di IoT e AI crea una dinamica in cui le aziende sono in grado di ottenere alta qualità approfondimento di ogni dato, da ciò che i clienti guardano e toccano a come dipendenti, fornitori e partner interagiscono con i diversi aspetti dell’ecosistema. Invece di modellare i processi aziendali nel software in un modo che si avvicina al mondo reale, i dispositivi IoT forniscono ai sistemi un’interfaccia reale con il mondo reale.
In qualsiasi luogo in cui è possibile mettere un sensore o un dispositivo per misurare, interagire o analizzare qualcosa, è possibile mettere un dispositivo IoT collegato al cloud abilitato AI per aggiungere significative quantità di valore.
Utilizzo dell’IA per dare un senso ai dati IoT
Le sfide comuni che le organizzazioni affrontano oggi con AI e IoT riguardano l’applicazione, l’accessibilità e l’analisi dei dati IoT. Se si dispone di un pool di dati provenienti da varie fonti, è possibile eseguire alcune analisi statistiche con tali dati.
Ma, se si desidera essere proattivi nel prevedere gli eventi per intraprendere azioni future di conseguenza, ad esempio quando cambiare una punta da trapano o anticipare un guasto in un macchinario, un’azienda deve imparare come utilizzare queste tecnologie per applicarle per discernere questo tipo di dati e processi.
L’enorme quantità di dati IoT, in particolare nelle organizzazioni che hanno implementato sensori o tag fino al livello di singola unità, è significativa. L’enorme quantità di dati in costante cambiamento è troppo difficile da gestire con i tradizionali strumenti di business intelligence e di analisi. È qui che interviene l’IA.
Attraverso l’uso di approcci di apprendimento e clustering senza supervisione, i sistemi di machine learning possono identificare automaticamente schemi normali e anormali nei dati e avvisare quando le cose si discostano dalle norme osservate, senza richiedere una configurazione anticipata da parte degli operatori umani. Allo stesso modo, questi sistemi IoT abilitati all’intelligenza artificiale possono emergere automaticamente approfondimenti rilevanti che potrebbero non essere visibili per il pagliaio di dati che rende tali intuizioni quasi invisibili.
Le aziende stanno implementando sistemi IoT abilitati per l’IA in diversi modi. Le aziende di soluzioni stanno producendo codici e modelli preconfezionati che includono modelli collaudati per domini applicativi specifici come spedizioni e logistica, produzione, energia, ambiente, operazioni di edifici e strutture e altri modelli. Altri stanno creando soluzioni per i clienti costruendo e formando i propri modelli, sfruttando i cloud provider per sfruttare la potenza della CPU esterna.
Alcune soluzioni centralizzano le capacità di intelligenza artificiale in soluzioni on-premise o offerte basate su cloud, mentre altre mirano a decentralizzare le capacità di intelligenza artificiale, spingendo i modelli di apprendimento automatico al limite per mantenere i dati vicini al dispositivo e accelerare le prestazioni. Esistono diversi modi per implementare questa tecnologia e la sfida è applicarla e accedervi in modo appropriato.
Oggi stiamo assistendo a una forte crescita sia con AI che con IoT. Queste tecnologie si combinano per consentire il livello successivo di automazione e produttività, riducendo al contempo i costi. Man mano che consumatori, aziende e governi iniziano a controllare l’IoT in una varietà di ambienti, il nostro mondo cambierà notevolmente e consentirà a tutti noi di fare scelte migliori. Sta già cambiando rapidamente tutto, dalla vendita al dettaglio alla catena di approvvigionamento all’assistenza sanitaria.
L’IoT abilitato all’intelligenza artificiale sta trasformando l’industria energetica con soluzioni energetiche intelligenti, in cui una città vuole creare un commercio di energia delocalizzato a causa di case con pannelli solari. Rashmi condivide un esempio di come l’IoT sta cambiando la catena di approvvigionamento e la logistica. In questo esempio, il latte è molto sensibile alle variazioni di temperatura.
Se produci il latte e questo viene trasportato da un luogo a un altro, puoi utilizzare l’IoT per monitorare l’umidità dell’ambiente durante il trasporto del latte in ogni fase del processo. Il settore privato e quello pubblico avranno un enorme impatto acquisendo maggiore intelligenza da tutti i dispositivi là fuori.
La proliferazione di dispositivi IoT sta rendendo il futuro un accesso molto connesso e immediato al mondo dell’informazione. Ora è necessario che l’IA gestisca tutti quei dispositivi e dia un senso ai dati che ne derivano. In questi modi, AI e IoT sono molto simbiotici e continueranno ad avere una relazione intrecciata che avanza.
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