AIoT: 신세대 융합의 장점과 적용에 대한 이해

인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)은 지난 10년을 정의했다. 빅 데이터 및 클라우드 아키텍처와 같은 개념의 대규모 배포가 발생한 이후로 데이터를 생성, 저장 및 처리하는 능력이 다양해졌다. 이로 인해 산업과 지역에 걸쳐 대규모 데이터 분석 구현이 이루어졌고, 이는 기업들이 AI 전략을 통합하는 결과로 이어졌다. 회사들이 인공지능의 엄청난 잠재력을 점차 발견함에 따라, IoT와 그와 관련된 자동화 프로세스는 기업에도 필수적인 것이 되었다.

 

전체적으로 보면, 지난 4년 동안 인공지능 기술의 사용이 270% 증가했다는 것을 이해하는 것이 중요하다. 이 외에도 AI 개발 부문도 2025년까지 약 1180억 달러로 평가될 것으로 예상된다. 스펙트럼의 다른 쪽 끝에는 IoT가 있다. 보고서에 따르면 2020년에는 307억 3천만 개 이상의 장치가 IoT 인프라에 연결되었으며 2025년까지 152,200개에 가까운 장치가 매분 인터넷에 연결될 것이라고 합니다.

 

AIoT란 무엇인가?

 

초보자들에게 인공지능과 사물인터넷은 기술에 대한 보완적인 개념이다. 데이터가 모든 것의 핵심이기 때문에, 인공지능과 사물인터넷은 대부분의 애플리케이션에서 동일한 동전의 양면이 된다. 두 가지의 통합을 포괄하는 용어를 AIoT라고 한다. 두 기술은 사용자와 기업에 최적의 경험과 애플리케이션을 제공하기 위해 함께 작동한다. 여러 IoT 메커니즘은 인공지능과 자동화 및 예측 분석을 통한 심층 및 기계 학습과 같은 관련 개념에 의존한다.

 

AIoT의 이점

IoT 제품 개발의 인공지능은 운영, 관리, 고객 행동 분석 등에서 많은 이점을 제공한다. 광범위한 아이디어를 제공하기 위해 다음은 AIoT의 이점입니다.

 

IoT 확장성 향상

IoT의 확장성은 기존 생태계에 더 많은 장치를 추가하는 것을 의미한다. 이러한 추가는 기존 프로세스를 최적화하거나 새로운 기능을 도입할 수 있습니다. AI의 통합으로 특정 구성 요소에 필요한 데이터만 도달하여 프로세스가 초특이화된다.

예를 들어, 웨어러블 건강 장치는 심장 박동수와 활력소에 대한 데이터만 수신하고 GPS와 내비게이션 정보는 수신하지 않습니다. 데이터 크런치가 발생함에 따라 인프라에 새로운 장치를 배치하는 것이 더 쉬워집니다.

 

운영 효율성 향상

최적의 조직 효율성을 달성하고자 하는 조직과 기업은 AIoT의 도움을 받아 이를 수행할 수 있다. IoT의 AI는 생성된 데이터에서 패턴을 탐지하고, 보이지 않는 새로운 통찰력을 발견하고, 예측 및 예방 분석을 구현하고, 자동화를 도입하고, 운영 허점을 감지 및 수정하고, 속성을 정확하게 예측하고, 직원 복지와 사기를 향상시키는 데 사용될 수 있다. AIoT를 통해 정확한 시간 장비 오작동까지 예측해 정밀한 시정 조치를 할 수 있다. 이것들은 운영을 영구적으로 만든다.

 

새로운 제품 또는 서비스 통합

기존의 여러 장비, 제품 또는 서비스를 AI 개념과 통합해 고급 기능을 도입하거나 AI 제품을 완전히 개발할 수 있다. 예를 들어, 고급 HMI 시스템에 음성 인식 또는 자연어 처리를 구현할 수 있고, 통찰력 생성을 위해 상용 함대를 AI 및 IoT 장치와 통합할 수 있으며, 고급 도로 및 운전자 안전 조치를 도입하기 위해 웹 사이트 및 마케팅 캠페인을 특정 매개 변수를 통해 보다 효과적이고 목표 중심적으로 만들 수 있다.캠페인 시뮬레이션 메커니즘 등을 제공합니다.

 

리스크 관리 최적화

앞서 언급했듯이 예측 분석을 구현하여 조직의 잠재적 위험을 평가하고 선제적 조치를 통해 이를 방지할 수 있습니다. 장비 오작동, 사이버 공격, 직원 및 작업장 안전과 같은 사례를 예측할 수 있으며, 신속한 대응 프로토콜을 구현하여 상황을 더 잘 해결할 수 있습니다. AI로 위험을 관리하는 한 가지 간단한 예는 운전자의 행동과 이력에 전적으로 의존하는 자동차 보험에 대한 맞춤형 보험료이다.

 

실시간 모니터링 및 작업

 

자동화 및 IoT 개념에서 중요한 것은 실시간 모니터링이다. 이는 장치, 장비 및 모듈의 일관된 감독에 도움이 되며 시스템이 문제가 발생할 때 자율적으로 결정과 조치를 취할 수 있도록 한다. 예를 들어, 차량의 내비게이션 시스템이 현재 경로에서 증가된 트래픽을 감지할 때, 실시간 모니터링을 통해 차량이 다른 경로를 찾아 운전자에게 중단 없는 주행을 제안할 수 있습니다.

 

예기치 않은 다운타임 방지

 

석유 및 천연 가스, 화력 발전소, 자동차 공장 등과 같은 여러 산업은 특히 계획되지 않은 경우 다운타임을 감당할 수 없습니다. 그들은 일정과 계획을 일정에 맞지 않게 하고, 이로 인해 손실이 발생할 수도 있고 배송이 지연될 수도 있습니다.

AIoT를 사용하면 예측 유지보수 개념 덕분에 계획되지 않은 다운타임을 방지할 수 있다. 과거 데이터와 현재 운영 동향을 기반으로 머신 러닝 알고리듬은 다운타임을 정확하게 예측하고 프로세스가 중단되지 않도록 고급 서비스 또는 구성 요소 교체를 예약할 수 있다.

 

최적화된 고객 환경

소비자 행동과 관련된 변동성은 기업이 좋은 고객 서비스를 제공하는 데 있어 항상 어려운 과제였습니다. AIoT를 사용하면 새로운 데이터 접점과 히트맵과 같은 측면을 도입하여 분석가에게 고객 행동에 대한 포괄적인 아이디어를 제공함으로써 이를 달성할 수 있다.

시장의 요구를 이해하는 것에서부터 무엇이 팔리고 무엇이 팔리지 않는지 해독하는 것에 이르기까지, AI는 기업이 더 많은 수익과 시장 침투를 위해 제품 및 제품 포지셔닝 수준에서 변화를 만들 수 있도록 한다. AIoT는 또한 더 많은 캠페인 효과를 위해 개인화된 마케팅과 세분화된 타겟팅을 위한 방법을 만들 수 있다.

 

업계 영향력

인공지능은 그것이 건드린 모든 산업에 영향을 미쳤다. 제조에서 의료에 이르기까지 AIoT의 경이로움을 경험하지 못한 분야는 거의 없다. 그럼, 더 나은 아이디어를 얻기 위해 산업 전반에 걸친 AIoT의 영향에 대해 빠르게 살펴봅시다.

 

아마존 스마트 리테일

아마존이 론칭한 콘셉트 스토어 '아마존 고'는 그야말로 혁명적이다. 그것은 사용자들이 가게로 걸어 들어가 통로에서 물건을 집어들고 떠날 수 있게 해준다. 사물인터넷 기기가 사용자의 가상 지갑에서 돈을 공제하기 때문에 상점에는 계산원이 없다. 항목을 선택하면 즉시 카트에 추가되고, 다시 보관하면 다시 삭제됩니다. 사용자가 자리를 뜨면 시스템이 카트 주문을 신속하게 처리하고 그에 따라 결제를 처리한다.

IoT는 인공지능 없이는 지금처럼 효과적이고 강력할 수 없다. 이 두 개념이 함께 우리의 의식에 새로운 경험과 현실의 시대를 가져오고 있다. 인공지능과 사물인터넷의 융합은 가까운 미래에 다가올 진보된 개념의 시작일 뿐이다. 우리가 무엇을 목격하게 될 것 같습니까?

 

테슬라 자율주행차

책이나 영화에서나 볼 수 있었던 개념이 AIoT의 도움으로 현실이 됐다. 자율주행차는 센서, 이미징 장치, 가젯, 클라우드 아키텍처 및 데이터 처리 모듈의 허브입니다. 이 모든 것은 테슬라의 자동차가 운전자 없이 자율적으로 운전할 수 있도록 함께 작동한다.

이 자동차는 도로 및 날씨 조건, 들어오는 교통 상황, 보행자 세부 정보, 코너링 차량, 속도, 연료 소비 등 다양한 측면에서 데이터를 수집하고 원활한 주행을 위해 정확한 주행 결정(매초)을 내립니다.

 

시티 브레인(City Brain

우리가 언급했듯이, AIoT는 도시를 더 스마트하고 도로를 더 안전하게 만들 수 있다. 이러한 개념의 실제 사례 중 하나는 ET City Brain입니다. 알리바바 그룹이 개발하고 출시한 이 플랫폼은 인공지능과 IoT 기술을 활용해 교통과 도로 이용 상황을 모니터링하고, 사고를 감지하고, 불법 주차를 추적하며, 교통신호 등을 수정해 구급차의 길을 터준다. 이 개념은 또한 중국의 트래픽을 15% 감소시키는 입증된 기록을 가지고 있다.