Мир бизнеса, несомненно, изменился с момента появления на рынке таких инновационных технологий, как машинное обучение (ML) и Интернет вещей (IoT). После того как первоначальный страх перед неизвестностью прошел, компании начали использовать преимущества этих нововведений для стимулирования роста бизнеса.

Все чаще организации из различных отраслей полагаются на машинное обучение для анализа огромных объемов данных и прогнозирования будущих событий. Точно так же многие рады внедрить решения IoT для повышения эффективности работы или удаленного мониторинга активов.

По отдельности эти две технологии уже получили распространение во многих секторах бизнеса. Тем не менее, есть также огромный потенциал, который можно использовать, когда они объединены. Сегодня мы обсудим, как это может выглядеть, рассмотрев основные способы использования машинного обучения в IoT. Давайте углубимся.

Автоматизация анализа данных

Интернет вещей производит много данных. Фактически, к 2025 году оценивается, что объем данных устройств, подключенных к IoT, во всем мире достигнет 79,4 зеттабайт. Для справки, один зеттабайт равен примерно миллиарду терабайт. Короче говоря, это много цифровой информации.

Конечно, основная ценность технологии IoT заключается в ее способности предоставлять труднодоступные данные для извлечения важной информации. Тем не менее, анализировать все это не самая простая задача. Следовательно, рекомендуется использовать алгоритмы машинного обучения и автоматизировать анализ большого объема данных, генерируемых интеллектуальными датчиками.

В частности, инструменты машинного обучения, основанные на науке о данных, могут использоваться для поддержки или замены ручной обработки путем обработки больших объемов данных за секунды, обнаружения аномалий и выявления закономерностей или корреляций. Это приводит к меньшему количеству ошибок и дает вашим сотрудникам больше времени, чтобы сосредоточиться на деятельности, создающей ценность.

Предиктивная аналитика

Еще одна причина сочетать машинное обучение с Интернетом вещей — возможность получить прогнозную аналитику. Видите ли, благодаря способности машинного обучения учиться на прошлом у него есть возможность генерировать очень точные прогнозы вероятности будущих событий.

В частности, прогнозная аналитика может помочь предвидеть изменения в поведении клиентов, расхождения в уровне запасов и даже будущие денежные потоки. Кроме того, существует множество отраслевых применений.

Например, при предоставлении производственных решений машинное обучение и промышленный Интернет вещей используются для прогнозирования отказов оборудования, что позволяет минимизировать затраты на техническое обслуживание. С другой стороны, в автостраховании технология может помочь в оценке рисков, просматривая данные о поведении водителя, чтобы определить вероятность несчастных случаев.

Контроль качества

Этот вариант использования относится именно к обрабатывающей промышленности. Там сочетание промышленного Интернета вещей, машинного обучения и компьютерного зрения может помочь быстро обнаружить аномалии и некачественные продукты. Таким образом, исправления могут быть внесены до того, как какой-либо дефектный товар покинет предприятие.

Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на человеческий контроль качества, рассмотрите возможность использования машинного обучения в устройствах IoT. Таким образом, вы обязательно сведете к минимуму потери, которые могут возникнуть из-за некачественной продукции.

Повышение безопасности

Это один из наиболее важных вариантов использования машинного обучения в IoT. К сожалению, Интернет вещей представляет собой несколько проблем безопасности для организаций, от повышенного потенциала атак ботнетов до ненадежности мест развертывания.

Тем не менее, ML может помочь. Во-первых, автоматически отслеживая устройства IoT по всей сети и отключая потенциальные кибератаки до того, как возникнет какой-либо долговременный ущерб. Скорость, с которой все это происходит, является основным преимуществом машинного обучения в области безопасности IoT. Человек просто не сможет отслеживать поведение на всех соответствующих подключенных устройствах.

Во-вторых, машинное обучение может предоставить ИТ-отделам интеллектуальные прогнозы, основанные на предыдущих шаблонах кибератак. Таким образом, не только помогая им улучшить существующие стандарты безопасности, но и давая им возможность принять защитные меры, как только они будут предупреждены о кажущейся подозрительной деятельности.

Пограничное машинное обучение

Последний из пяти примеров использования машинного обучения посвящен локальной обработке данных. Как вы, возможно, знаете, в зависимости от количества подключенных устройств облачные сети могут быть перегружены генерируемыми огромными объемами данных. Вот где может помочь периферийное машинное обучение.

По сути, периферийное машинное обучение относится к перемещению вычислительной мощности и интеллектуальных вычислений на локальные серверы или на сами устройства. Это позволяет провести анализ ближе к исходным источникам данных и сократить время отклика.

В секторе здравоохранения, помимо прочего, существует огромный потенциал периферийного ML. Учитывая, что отрасль занимается благополучием людей, крайне важно, чтобы информация о пациентах была доступна в режиме реального времени с минимально возможной задержкой.

Благодаря машинному обучению и Интернету медицинских вещей (IoMT) это стало возможным. Благодаря обработке данных на основе машинного обучения на устройстве информация об активности мозга, частоте сердечных сокращений и любая другая важная информация может быть быстро проанализирована и доставлена ​​​​медицинским работникам за гораздо меньшее время, чем обычно.

Как мы видели, существует множество потенциальных проектов IoT на основе ML во всех отраслях. Сочетание двух инновационных технологий может автоматизировать анализ данных, усилить контроль качества и даже повысить стандарты безопасности. Почему компании не нужны все эти преимущества?

Если вы так же, как и мы, взволнованы мощью этого технического союза — не стесняйтесь обращаться к Velvetech. Мы будем рады помочь вам объединить инновационные решения для машинного обучения с современными приложениями IoT, которые стимулируют рост бизнеса.

Это сообщение первоначально появилось в Блоге Velvetech. Полную версию читайте здесь.