Розділ 6.8: Аналітика Інтернету речей: машинне навчання та штучний інтелект

За останні роки використання машинного навчання та штучного інтелекту в контексті IoT стрімко зросло. Цю тенденцію можна простежити через зростання доступності дешевої обчислювальної потужності та рішень для хмарних сховищ, які можна використовувати для обробки та аналізу величезних обсягів даних, створених пристроями IoT.

Одним із перших прикладів використання машинного навчання для додатків IoT була розробка систем прогнозного обслуговування. Ці системи використовують алгоритми машинного навчання для аналізу даних датчиків промислового обладнання та прогнозування необхідності обслуговування, допомагаючи скоротити час простою та витрати на обслуговування.

Іншим важливим напрямком розвитку стало використання машинного навчання для виявлення аномалій у даних IoT. Це передбачає використання алгоритмів для виявлення незвичайних моделей або викидів у даних датчиків, які можуть вказувати на несправність або несправність системи. Цей підхід використовувався в ряді застосувань, включаючи промислові системи управління, розумні будівлі та навіть моніторинг охорони здоров’я.

Останнім часом зростає інтерес до використання методів глибокого навчання для програм IoT. Глибоке навчання — це форма машинного навчання, яка використовує нейронні мережі для вивчення складних шаблонів у даних. Цей підхід використовувався в ряді додатків IoT, включаючи розпізнавання зображень і мови, обробку природної мови та навіть автономні транспортні засоби.

Окрім машинного навчання та штучного інтелекту, аналітика IoT також передбачає використання методів візуалізації даних, щоб допомогти користувачам зрозуміти величезні обсяги даних, створених пристроями IoT. Це може передбачати використання інформаційних панелей, діаграм та інших інструментів візуалізації для представлення даних у чіткій та лаконічній формі.

Загалом використання машинного навчання та штучного інтелекту в додатках Інтернету речей все ще перебуває на ранніх стадіях, але очікується, що в найближчі роки продовжить стрімке зростання. Ймовірно, це призведе до розробки нових та інноваційних додатків IoT, які можуть допомогти підвищити ефективність, зменшити витрати та покращити якість життя користувачів.