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.
