Sztuczna inteligencja rzeczy

Sztuczna inteligencja rzeczy (AIoT) to połączenie technologii sztucznej inteligencji (AI) z infrastrukturą Internetu rzeczy (IoT) w celu osiągnięcia wydajniejszych operacji IoT, poprawy interakcji człowiek-maszyna oraz usprawnienia zarządzania danymi i analiz.

W 2018 r. firma KPMG opublikowała prognozę dotyczącą przyszłości sztucznej inteligencji, w tym scenariusze do 2040 r. Analitycy szczegółowo opisują scenariusz, w którym społeczność rzeczy widziałaby, że każde urządzenie zawiera również własną sztuczną inteligencję, która może autonomicznie łączyć się z innymi sztucznymi inteligencjami, aby razem inteligentnie wykonywać zadania. Tworzenie wartości byłoby kontrolowane i realizowane w czasie rzeczywistym za pomocą inteligencji roju . Dzięki zastosowaniu inteligencji roju można przekształcić wiele branż, w tym: motoryzacyjną, chmurową, medyczną, wojskową, badawczą i technologiczną.

W AIoT ważnym aspektem jest sztuczna inteligencja wykonywana na jakiejś Rzecz. W najczystszej postaci obejmuje to wykonywanie sztucznej inteligencji na urządzeniu, tj. na krawędzi lub Edge Computing , bez potrzeby połączeń zewnętrznych. Internet nie jest potrzebny w AIoT, jest to ewolucja koncepcji IoT i na tym porównanie się kończy.

Połączona moc AI i IoT obiecuje uwolnić niezrealizowaną wartość dla klientów w szerokim zakresie branż, takich jak analityka brzegowa, pojazdy autonomiczne, spersonalizowana kondycja, zdalna opieka zdrowotna, rolnictwo precyzyjne, inteligentny handel detaliczny, konserwacja predykcyjna i automatyzacja przemysłowa.

Sztuczna inteligencja za pomocą urządzeń medycznych

Zgodnie z definicją zawartą w Ustawie o lekach XXI wieku z 2016 r., wyrób medyczny to wyrób, który pełni funkcję w opiece zdrowotnej z zamiarem użycia go „w diagnostyce choroby lub innych stanów albo w leczeniu, łagodzeniu, leczeniu lub zapobieganiu choroby u człowieka lub innych zwierząt, lub mające na celu wpłynięcie na strukturę lub jakąkolwiek funkcję ciała człowieka lub innych zwierząt”.

Zgodnie z federalną ustawą o żywności, lekach i kosmetykach wszystkie systemy sztucznej inteligencji objęte tą definicją są regulowane przez FDA. Urządzenia medyczne są podzielone przez FDA na trzy klasy na podstawie ich zastosowań i zagrożeń. Im większe ryzyko, tym ściślejsza kontrola. Kategoria klasy I obejmuje urządzenia o najmniejszym ryzyku, a klasa III ma największe ryzyko. Liczba zatwierdzonych urządzeń medycznych wykorzystujących sztuczną inteligencję lub uczenie maszynowe (AI/ML) stale rośnie. Do 2020 roku amerykańska Agencja ds. Żywności i Leków (FDA) zatwierdziła bardzo wiele urządzeń medycznych wykorzystujących AI/ML. Rok później FDA wydała ramy regulacyjne dla maszyn korzystających z oprogramowania AI/ML, oprócz unijnych przepisów dotyczących urządzeń medycznych, które zastąpiły unijne przepisy medyczne. Wraz z ciągłym rozwojem technologii szybko zwiększyła się metoda pracy i diagnozowania w medycynie. Różne aplikacje sztucznej inteligencji mogą poprawić produktywność i zmniejszyć liczbę błędów medycznych, takich jak diagnozy i wybór leczenia oraz tworzenie prognoz ryzyka i warstwowanie chorób.

Sztuczna inteligencja pomaga również w cierpliwości, udostępniając dane pacjentów, elektroniczną dokumentację medyczną, aplikacje mobilne oraz zapewniając łatwy dostęp do urządzeń i czujników określonym pacjentom, którzy potrzebują takich technologii. Potrzeba ochrony danych pacjentów jest ogromna. Używanie zapisów elektronicznych do ukrywania danych pacjentów staje się coraz trudniejsze, ponieważ dane są integrowane z opieką kliniczną. Dostępność danych pacjentów może być dla pacjenta łatwa, ale rodzi też sceptycyzm wobec ochrony danych.

Technologia i sztuczna inteligencja połączyły się, aby zapewnić możliwości lepszego zarządzania informacjami dotyczącymi opieki zdrowotnej i integracji technologii w branży medycznej. Sztuczna inteligencja jest wdrażana w celu rozpoznawania nieprawidłowości i podejrzeń co do dostępu osób trzecich do wrażliwych danych. Z drugiej strony konieczne będzie ponowne przemyślenie poufności i innych podstawowych zasad etyki medycznej w celu wdrożenia systemów głębokiego uczenia się, ponieważ nie możemy polegać wyłącznie na technologii.

Sztuczna inteligencja w Cloud Engineering

Integracja sztucznej inteligencji z inżynierią chmury może pomóc wielu profesjonalistom w maksymalizacji gromadzenia danych. Może poprawić wydajność i efektywność poprzez zarządzanie cyfrowe.

Inżynieria w chmurze jest zgodna z metodami inżynierskimi stosowanymi w przetwarzaniu w chmurze i koncentruje się na technologicznych usługach w chmurze. Tworząc, rozwijając, obsługując i utrzymując systemy przetwarzania w chmurze, przyjmuje systematyczne podejście do komercjalizacji, standaryzacji i zarządzania. Wśród jego różnorodnych aspektów znajdują się wkłady inżynierii rozwoju, inżynierii oprogramowania, tworzenia stron internetowych, inżynierii wydajności, inżynierii bezpieczeństwa, inżynierii platform, inżynierii ryzyka i inżynierii jakości.

Wdrażanie sztucznej inteligencji w ramach technologii informatycznych w celu zapewnienia płynnych obciążeń i automatyzacji powtarzalnych procesów. Korzystając z tych narzędzi, organizacje mogą lepiej zarządzać danymi, opracowując coraz większe ilości danych zbiorczych i integrując procesy rozpoznawania, klasyfikacji i zarządzania danymi w miarę upływu czasu.

Dzięki sztucznej inteligencji może zwiększyć wydajność organizacji, wprowadzając strategiczne metody i oszczędzając czas na powtarzających się zadaniach. Przeprowadzając analizy, organizacje mogą zaoszczędzić czas i zwiększyć wydajność.

Zobacz też