Künstliche Intelligenz der Dinge
Die Künstliche Intelligenz der Dinge beziehungsweise Artificial Intelligence of Things (AIoT) ist die Kombination von Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) mit der Infrastruktur des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT), um einen effizienteren IoT-Betrieb zu erreichen, die Mensch-Maschine-Interaktion zu verbessern und die Datenverwaltung und -analyse zu optimieren.
Künstliche Intelligenz (KI) kann verwendet werden, um Daten aus dem Internet der Dinge in verwertbare Informationen für Entscheidungsprozesse umzuwandeln und so eine Grundlage für neuere Technologien wie IoT Data as a Service (IoTDaaS) zu schaffen.
AIoT ist transformativ und für beide Technologietypen von Nutzen, da KI durch Machine-Learning-Fähigkeiten einen Mehrwert für das Internet der Dinge darstellt und IoT durch Konnektivität, Signalisierung und Datenaustausch einen Mehrwert für KI darstellt. Mit der Ausbreitung von IoT-Netzwerken in allen wichtigen Branchen gibt es eine immer größere Menge an von Menschen und Maschinen erzeugten unstrukturierten Daten. AIoT kann Datenanalyselösungen unterstützen, die aus diesen IoT-generierten Daten einen Wert schaffen.
Bei AIoT wird KI in Infrastrukturkomponenten eingebettet, wie zum Beispiel Programme, Chipsätze und Edge Computing, die alle mit IoT-Netzwerken verbunden sind. APIs werden dann verwendet, um die Interoperabilität zwischen den Komponenten auf der Geräte-, Software- und Plattformebene zu erweitern. Diese Einheiten konzentrieren sich in erster Linie auf die Optimierung des System- und Netzwerkbetriebs sowie die Extraktion von Werten aus Daten.
Obwohl das Konzept des AIoT noch relativ neu ist, gibt es viele Möglichkeiten zur Verbesserung einiger Branchen, wie zum Beispiel im produzierenden Bereich oder Dienstleistungssektor, und es wird sich mit seinem Wachstum weiterentwickeln. AIoT kann eine praktikable Lösung sein, um bestehende betriebliche Probleme zu lösen, wie zum Beispiel die Kosten, die mit einem effektiven Human Capital Management (HCM) verbunden sind, oder die Komplexität von Lieferketten und Liefermodellen.
Anwendungen von AIoT
Viele AIoT-Anwendungen sind derzeit auf Einzelhandelsprodukte ausgerichtet und konzentrieren sich auf die Implementierung von Cognitive Computing in Consumer-Geräten. Dabei lässt sich zum Beispiel Smart-Home-Technologie als Teil von AIoT betrachtet, da intelligente Geräte durch menschliche Interaktion und Reaktion lernen.
In Bezug auf die Datenanalyse kombiniert AIoT-Technologie maschinelles Lernen mit IoT-Netzwerken und -Systemen, um lernende Maschinen für Daten zu schaffen. Dies kann dann auf Anwendungsfälle in Unternehmen und in der Industrie angewandt werden, um IoT-Daten zu nutzen, zum Beispiel am Rand von Netzwerken, um Aufgaben an einem vernetzten Arbeitsplatz zu automatisieren. Echtzeitdaten sind ein Schlüsselwert aller AIoT-Anwendungsfälle und -Lösungen.
In einem konkreten Anwendungsfall können AIoT-Lösungen auch mit sozialen Medien und Plattformen für Personalabteilungen integriert werden, um eine KI-Service-Funktion für Personalverantwortliche zu schaffen.
