3 ขั้นตอนของการพัฒนา AIoT

3 ขั้นตอนของการพัฒนา AIoT

แม้ว่า AIoT จะกลายเป็นอุตสาหกรรมไปแล้ว'การพัฒนาเทคโนโลยีของ AIoT จะต้องผ่านขั้นตอนการพัฒนา 3 ขั้นตอน ได้แก่ ระบบอัจฉริยะแบบสแตนด์อโลน ระบบอัจฉริยะที่เชื่อมต่อถึงกัน และระบบอัจฉริยะเชิงรุก

ในขั้นแรก เวทีอัจฉริยะแบบสแตนด์อโลน ระบบสแตนด์อโลนจำเป็นต้องรับรู้ จดจำ และเข้าใจคำสั่งต่างๆ ของผู้ใช้อย่างแม่นยำ เช่น เสียง ท่าทาง ฯลฯ และทำการตัดสินใจ การดำเนินการ และข้อเสนอแนะที่ถูกต้อง ในกระบวนการนี้ ไม่มีการเชื่อมต่อระหว่างอุปกรณ์และอุปกรณ์

ขั้นตอนที่สองของขั้นตอนอัจฉริยะที่เชื่อมต่อระหว่างกันใช้คลาวด์แบบรวมศูนย์หรือการประมวลผลแบบเอดจ์เพื่อควบคุมเทอร์มินัลหลายตัว (เพอร์เซปตรอน) เพื่อสร้างเมทริกซ์ผลิตภัณฑ์ที่เชื่อมต่อถึงกัน ทำลายผลกระทบของระบบอัจฉริยะแบบสแตนด์อโลน และอัปเกรดและเพิ่มประสิทธิภาพสถานการณ์ประสบการณ์อัจฉริยะอย่างต่อเนื่อง เมื่อผู้ใช้พูด"โหมดสลีป"ไปจนถึงเครื่องปรับอากาศในห้องนอนตอนกลางคืน ทีวี ลำโพง ผ้าม่าน และไฟในห้องนั่งเล่นจะปิดโดยอัตโนมัติ

ในขั้นที่ 3 ซึ่งเป็นขั้น Active Intelligence ระบบอัจฉริยะจะเรียนรู้ตัวเองและให้บริการเชิงรุกที่เหมาะสมกับผู้ใช้โดยพิจารณาจากข้อมูลต่างๆ เช่น พฤติกรรมของผู้ใช้ รูปผู้ใช้ และสภาพแวดล้อมเช่น เมื่อแสงเปลี่ยนในตอนเช้า ม่านจะเปิดช้าๆ อัตโนมัติ กล่องเสียงมีเพลงปลุกที่ไพเราะ และเครื่องปรับอากาศจะปรับให้เข้ากับอุณหภูมิในระหว่างวัน

การพัฒนา AIoT ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย รวมถึงสี่ด้าน: พลังการประมวลผล อัลกอริธึม ความเข้ากันได้ของแพลตฟอร์ม และความปลอดภัย

ประการแรกคือพลังการประมวลผล พลังการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ทั่วไปมีจำกัด และมักใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนในการฝึกอบรมโมเดลการใช้งาน การใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ความเร็วสูงอย่างเข้มข้นและบ่อยครั้งกำลังเผชิญกับแรงกดดันด้านต้นทุน

ประการที่สองคืออัลกอริทึม การฝึกอบรม AI ใช้เวลานานมาก ในปัจจุบัน ต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการฝึกการจดจำแบบง่ายๆ บางอย่างเท่านั้น เมื่อเผชิญกับสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลายในอนาคต จึงจำเป็นต้องปรับปรุงในระดับอัลกอริธึม นอกจากนี้อัลกอริธึมพื้นฐานยังซับซ้อนมากและนักพัฒนาองค์กรที่นำไปใช้ก็มีความสามารถไม่เพียงพอ

ประการที่สามคือความเข้ากันได้ของแพลตฟอร์ม ผลิตภัณฑ์ Internet of Things มีกระจัดกระจาย และขาดการประสานงานระหว่างระบบนิเวศของบริษัท AI ต่างๆ พลังการประมวลผลเฉพาะที่ ความสามารถในการเชื่อมต่อเครือข่าย และความไม่เข้ากันระหว่างแพลตฟอร์ม จำเป็นต้องมีการปรับใช้อัลกอริธึมในเฟรมเวิร์กกับสิ่งต่างๆ จำนวนมาก มีปัญหามากมายกับการใช้งานขนาดใหญ่บนอุปกรณ์เครือข่าย

ประการที่สี่คือความปลอดภัย ความถูกต้องของการตัดสินใจด้วยปัญญาประดิษฐ์ได้รับผลกระทบจากความถูกต้องของข้อมูล IoT โครงสร้างการวิเคราะห์ของ AI ยังขาดความสามารถในการตีความ AIoT ยังคงมีความเสี่ยงที่จะถูกโจมตีและกลายเป็นซอมบี้ IoT