Gartner'a göre, kurumsal IoT uç noktalarının sayısı bu yılın sonunda (2021) 5,9 milyar birime ulaşabilir (2024'te 4,8 milyardı). Tüm bu cihazlar, işletmelerin iş akışlarındaki verimsizlikleri keşfetmesine ve ortadan kaldırmasına yardımcı olabilecek terabaytlarca veri üretir. Yine de kurumsal verilerin %73'ü analitik için kullanılmıyor. Çoğu şirket, bu verilerin çoğunu, eski veya güvenilmez veri toplama araçları ve hatalı veri analitiği uygulamaları nedeniyle toplayamaz ve işleyemez.
Yapay zeka yeteneklerine sahip uç bilgi işlem ve bulut platformlarının ortaya çıkmasıyla, işletmeler IoT cihazlarından gelen kaybolabilecek verileri ortaya çıkarma ve mevcut IoT dağıtımlarından daha fazla değer elde etme fırsatını yakaladı. İşte Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) hakkında bilmeniz gerekenler - bağlı cihazların ve akıllı veri işleme algoritmalarının güçlü bir kombinasyonu.
Nesnelerin Yapay Zekasını Anlamak
Nesnelerin İnterneti (IoT), cihazların ve elektronik olmayan nesnelerin, sensörleri kullanarak telemetri verilerini topladığı çok seviyeli bir sistemdir. Nesneler daha sonra kablosuz iletişim protokolleri üzerinden bulut veri aktarırlar. Yapay Zeka (AI), algoritmaların bilgileri yorumladığı ve akıllı tahminler yaptığı çeşitli BT sistemlerini tanımlayan genel bir terimdir.
Yapay zekayı IoT ile birleştirdiğimizde, çok az insan müdahalesi olmadan sensör verilerini toplayan, analiz eden ve bunlara göre hareket eden ve çevrelerindeki mevcut ortama uyum sağlayan bağlı cihazlar elde ederiz. Nesnelerin Yapay Zekası iki şekilde mevcuttur:
- Microsoft Azure IoT, Amazon AWS IoT ve PTC ThingWorx gibi veri analizi platformları. Bu platformlar, IoT geliştiricilerinin siber-fiziksel sistemlerin mantığını destekleyen eksiksiz bir altyapı kurmasına ve bunları API'ler aracılığıyla AI hizmetleriyle birleştirmesine olanak tanır.
- Güvenlik kameraları ve otonom araçlar gibi akıllı uç cihazlar . Bu tür cihazlar, sözde durum verilerini filtreleyen, kritik verileri yerel olarak işleyen ve sensör okumalarını mevcut aralıklarla buluta toplu olarak yükleyen güçlü işlemcileri içerirler.
Bir AIoT uygulama stratejisinin seçilmesi, gadget'ın performans gereksinimlerine bağlıdır. Örneğin, toprak nem sensörlerinden bilgi toplayan bir IoT ağ geçidi, verileri her dakika buluta aktarmak zorunda değildir. Aksine, akıllı bir kalp monitörü, bir hastanın durumunun kötüleştiğini anlamak için bulut sunucusundan bir komut beklemeyebilir; bunun yerine, gadget'ın gerçek zamanlı kalp atış hızı verilerine göre anlık kararlar vermesi gerekir.
Yakın zamana kadar, ciddi veri analizi yapabilen CPU'lar azdı. Ancak çip endüstrisi ileriye doğru muazzam bir adım attı ve şimdi yüksek performanslarda az maliyetli CPU'lar bulunmaktadır. Donanım üreticilerinin henüz çözemediği tek sorun, CPU çok yönlülüğü. Nesnelerin Yapay Zekası, şekil ve uygulamalarda farklılık gösterebilir ve bu nedenle farklı performans gereksinimlerine sahiptirler. AIoT (Nesnelerin Yapay Zekası) çözümlerini geniş ölçekte dağıtmak için, AI güdümlü veri analizi, dijital sinyal işleme ve uzaktan cihaz kontrolü dahil olmak üzere çoklu bilgi işlem görevi kombinasyonunu destekleyen entegre devrelere ihtiyacımız vardır.
Yapay Zeka Neden Nesnelerin İnternetinin Aslında Vazgeçilmezi Olmalıdır
- 2024'te IoT Analytics, IoT startup ortamına ilişkin kapsamlı bir genel araştırma yayınladı. IoT startup listesinin zirvesinde yer alan on şirketten yedisi; yapay zeka, veri bilimi ve analitik alanlarında uzmanlaşmıştır.
- Yapay Zeka kullanan şirketlerin %70'i, bulut platformları aracılığıyla AI yetenekleri elde ediyor ve bu, IoT verilerinin tam da yaşadığı yer aslında.
- 5G teknolojisi sayesinde, IoT cihazlarının sayısı 2027'ye kadar 41 milyar adede ulaşabilir (2024'te sadece 8 milyardı).
- Geleneksel iş zekası (BI) ile karşılaştırıldığında, yapay zeka algoritmaları operasyonel tahminleri 20 kat daha hızlı ve daha doğru bir şekilde yapar.
IoT için, Yapay Zekanın değeri, veri yığınlarından içgörüleri hızlı bir şekilde ayrıştırma ve ayırt etme durumunda görülmektedir.
AIoT Etrafımızdaki Dünyayı Nasıl Değiştiriyor?
- Sesli asistanlar. Cihazları sesli komutlarla çalıştırmak, insan-makine etkileşiminin en doğal şeklidir. Doğal dil işleme (NLP) yeteneklerini IoT sistemlerine entegre etmek için, geliştiriciler Siri, Google Assistant ve Alexa gibi önceden eğitilmiş AI hizmetlerini kullanır. Amazon, geçtiğimiz yıl AWS IoT Core platformuna Alexa Voice Service'i (AVS) geliştiricilerin bu hizmete ulaşıp teknolojilerinde kullanmaları için ekledi ve böylece geliştiricilerin herhangi bir cihaz için ses arabirimleri oluşturmasına olanak tanıdı. Tüketici elektroniğinin yanı sıra, sesli asistanlar kademeli olarak endüstriyel ekipmanlara ve sürücü destek sistemlerinde de kullanılmaktadır.
- Güvenlik sistemi. AIoT'den önce CCTV kameraları pasifti, bu da güvenlik görevlilerinin kazaları önlemek ve suçu caydırmak için 7/24 canlı görüntüleri izlemek zorunda kaldığı anlamına geliyordu. Video verilerindeki nesneleri ve insanları tanımak için Makine Öğrenimi modellerini kullanarak, BT şirketleri bu yükü devlet kurumlarının ve işletmelerin sırtından aldı. AI tabanlı güvenlik sistemlerinin bazı örnekleri arasında IC Realtime güvenlik kameralarından elde edilen video verilerini işleyen Ella video platformu, ev sahiplerini tanımlamak için yüz tanıma sistemi kullanan akıllı video kapı zilleri ve ABD-Meksika sınırını izleyen gözetleme dronları sayılabilir.
- Otomatik denetim çözümleri. Dronlardan bahsetmişken, toplam drone pazarı gelirinin %60'ının işletmelerden, özellikle de imalat, inşaat ve enerji şirketlerinden geldiği tahmin ediliyor. Sanayi sektörü, uzak ve tehlikeli yerlerdeki ekipman ve altyapı kontrollerini otomatikleştirmek için dronları kullanıyor ve böylece denetim maliyetlerini %50'ye kadar düşürüyor. Gelişmiş drone modelleri, nesnelerin etrafında manevra yapmak ve ekipman arızalarını tespit etmek için bir Yapay Zeka türü olan Bilgisayar Görme (CV) teknolojisini kullanır. Şirketler ayrıca, teftiş drone'ları tarafından çekilen fotoğrafları incelemek ve bunlara açıklama eklemek için yapay zeka destekli görüntü analiz araçlarını uyguluyor. Bu verilerle, daha doğru Makine Öğrenimi modelleri oluşturmak ve dronların bilişsel yeteneklerini artırmak mümkün.
- Otonom araçlar. Kendi kendine giden arabalar, akıllı algoritmaların araç içi kameralardan, lidar ve radar sensörlerinden ve bulut hizmetlerinden gelen gerçek zamanlı verileri yorumladığı AIoT çözümlerinin birincil örneğidir. Bir noktadan diğerine gidebilen tamamen otonom araçlardan hala birkaç yıl uzakta olsak da, Yapay Zeka gelişmiş sürücü destek sistemlerinde (ADAS) bir yuva buluyor. AI'nın buradaki uygulama kapsamı, yerleşik kameralar tarafından kaydedilen videolardaki balık gözü etkisini azaltmaktan sürücü davranışını izlemeye kadar uzanıyor.
- Ekipman bakımı. Endüstriyel üretim, petrol ve gaz gibi ağır endüstrilerde, bir saatlik plansız ekipman arıza süresi ciddi ve yüksek maliyetlere sebep olabilir. Yapay zeka tabanlı Akıllı Bakım sistemleri, şirketlerin ham endüstriyel sensör verilerini eyleme geçirilebilir içgörülere indirgemelerine ve ekipman arızalarını tahmin etmelerine yardımcı olur. Deloitte'ye göre, Akıllı Bakım çözümleri, genel ekipman bakım maliyetlerini %5-10 azaltırken, ekipman kullanılabilirliğini %10-20 artırabilir.
- Uzaktan hasta izleme (RPM) çözümleri. COVID-19 vb. tehlikeli salgın durumlarında, daha fazla sağlık hizmeti sağlayıcısı, kritik hastalar için yer açmak, hastane personelini koronavirüsten korumak ve operasyonel giderleri düşük tutmak için teknolojiye yöneldi. 2026'da 175 milyar dolarlık bir pazar haline gelebilecek tele-sağlık sistemlerinin yanı sıra, doktorların bu hedeflere ulaşmasına yardımcı olan yapay zeka destekli kalp atış hızı monitörleri, oksimetreler, ilaç takip cihazları ve düşme algılama sistemleridir. AIoT çözümleri, hasta verilerini bulutta veya doğrudan bir cihazda dağıtılan AI algoritmaları ile işleyerek sağlık olaylarını meydana gelmeden önce işaretleyebilir.
IoT Yalnızca Cihazları İnternete Bağlar; Onlara Beyin Veren Yapay Zekadır
Bir mobil uygulama olmadan, vücut kompozisyon verilerinizi Bluetooth akıllı ölçeğinden görüntülemenin hiçbir yolu yoktur. Alexa, Spotify'da çalma listelerini aramada iyidir; Yine de bir uçuş rezervasyonu yapmanız gerekiyorsa, bilgileri bir bilgisayardan veya akıllı telefondan iki kez kontrol etseniz iyi olur. Nesnelerin İnterneti ve Yapay Zeka, birbirini tamamlayan teknolojilerin mükemmel bir örneğidir. Bir araya geldiklerinde, işletmelerin IoT yatırımlarında ROI'yi çeşitli şekillerde maksimize etmelerine yardımcı olurlar.
2022'ye kadar, kurumsal IoT dağıtımlarının %80'i bir AI bileşenine sahip olacak. Bugün bir IoT çözümü geliştirmeyi düşünüyorsanız, çözümün AI ile çalıştığından emin olun. Özel bir Makine Öğrenimi modeli eğitiyorsanız, bunun IoT verilerinden ve bağlantısından nasıl yararlanabileceğini düşünün.
