आईओटी में ए डालना

गार्टनर का अनुमान है कि 2022 तक, 80 प्रतिशत से अधिक उद्यम IoT परियोजनाओं में AI घटक शामिल होगा, जो आसमान छूएगा

2019 में केवल दस प्रतिशत से। इस वृद्धि के पीछे कारण स्पष्ट हैं - IoT डिवाइस बड़ी मात्रा में परिचालन डेटा उत्पन्न करते हैं

औद्योगिक सुविधाओं में, जितना हम निपटने में सक्षम हो सकते हैं उससे कहीं अधिक। हमारी सुविधाएं तापमान, दबाव, कंपन, पर जानकारी एकत्र करती हैं

प्रवाह और बहुत कुछ, इन सभी से हम बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।

एआई, विशेष रूप से मशीन लर्निंग, बुद्धिमान व्यवहार का अनुकरण कर सकता है और सेंसर डेटा का उपयोग करने के लिए अनुभव से सीख सकता है,

इस प्रकार हमारे कनेक्टेड डिवाइसों से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि तैयार होती है। यह स्वर्ग में बनी जोड़ी है।

हम तथाकथित इंटेलिजेंट एज बनाने के लिए एज उपकरणों में एआई को लागू होते हुए भी देख रहे हैं। उदाहरण के लिए, बैनर इंजीनियरिंगâएस

DXM वायरलेस गेटवे नियंत्रक उत्पन्न करके मशीनों की स्थिति के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है

ऑपरेशन और चेतावनी और अलार्म थ्रेसहोल्ड की आधार रेखा।

आईओटी प्रदाता अपने टूल को अपडेट कर रहे हैं ताकि उपयोगकर्ता के लिए किनारे पर एआई का उपयोग करना आसान हो सके। उदाहरण के लिए, Microsoft ने Azure IoT Edge, की घोषणा की

एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो प्रबंधन और मॉडलिंग के लिए क्लाउड कनेक्शन बनाए रखते हुए कम-शक्ति वाले उपकरणों को स्थानीय स्तर पर एआई प्रदर्शन करने में सक्षम बनाता है। अमेज़ॅनâएस

मशीन सीखने की क्षमताओं को शामिल करने के लिए ग्रीनग्रास को भी अद्यतन किया गया है।

एक चुनौती यह है कि डेटा को शीघ्रता से संसाधित करने के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग शक्ति और क्षमता की आवश्यकता होती है, इसलिए उपयुक्त नेटवर्क का निर्माण किया जाना चाहिए

एआई के लिए। ऐसा करने के लिए, व्यवसाय एज और क्लाउड कनेक्टिविटी, स्केलेबिलिटी, उपलब्धता, इंटरऑपरेबिलिटी, बैंडविड्थ और बहुत कुछ पर विचार कर सकते हैं।

मस्तिष्क के बिना आपका तंत्रिका तंत्र कुछ भी नहीं होगा। IoT को भी कुशलता से काम करने के लिए दिमागी शक्ति की आवश्यकता होती है और AI इस काम के लिए उपयुक्त है।

हमारे पास अभी भी स्टॉक में बहुत सारे पीएलसी/डीसीएस/टीएसआई/ईएसडी मॉड्यूल हैं, कीमतों के लिए तुरंत हमसे संपर्क करें।