Artificial Intelligence of Things (Nesnelerin Yapay Zekası) veya AIoT, Yapay Zeka (AI) ve Nesnelerin İnternetini (IoT) birleştirir. Peki bu iki teknoloji birbiriyle nasıl uyum içinde çalışır ve kurumların hedeflerine ulaşmalarına nasıl yardımcı olur?
IoT, insan etkileşimi olmaksızın bir iletişim ağı üzerinden veri ileten, birbirine bağlı bilgi işlem cihazları ve makinelerden oluşan bir sistem olarak tanımlanmaktadır. Geçtiğimiz yıllarda IoT, gerçek zamanlı durum takibini mümkün kıldığı için hem iş hem de kişisel açıdan çalışma şeklimizi değiştirmiştir.
IoT teknolojisi sürekli gelişen yapay zeka ile birleştirildiğinde, şirketlerin değişiklikleri tahmin etmesini ve cihazlarını daha doğal bir şekilde optimize etmesini sağlayan bir sistemdir.
Peki IoT ve yapay zeka birlikte nasıl çalışır?
IoT ve AI gerçekten de dünya çapında endüstrileri kendi yöntemleriyle yeniden şekillendiren iki farklı teknolojik gelişmedir. Ancak birlikte kullanıldıklarında faydaları daha da artmaktadır.
IoT, sinir sistemi benzeri bir sinyal mekanizması olarak hareket ederek cihazları, modülleri ve işlemcileri birbirine bağlayabilir. Buna karşılık yapay zeka, hareket halindeyken veri toplayan, işleyen ve ezberleyen bir beyin gibi işlev görebilir. Yapay zeka, sistem genelindeki seçimleri gerçek zamanlı olarak yönlendirmek için veri setlerini kullanır.
Bu iki teknoloji birlikte, kendi kendini düzeltebilen ve iyileştirebilen, birbirine bağlı akıllı sistemlerden oluşan yeni bir teknoloji olan AIoT’yi yaratır.
AIoT Nedir?
AIoT terimi, IoT bağlantısını yapay zeka odaklı derin öğrenme ve gelişmiş analitik ile harmanlamaktadır. Bu son teknoloji, yapay zekayı IoT altyapılarına dahil ederek veri değerini artıracak şekilde kurulmuştur.
AIoT, iletişimi geliştiren ve işletmelere rekabet avantajı sağlamak için öngörücü yetenekler uygulayan bir algoritma sağlar. Basitçe söylemek gerekirse, dağıtılmış düğümler tarafından toplanan veriler, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zeka tekniklerini kullanarak yapay zeka ve IoT’yi birleştirir.
Örneğin makine öğrenimi yetenekleri daha sonra veri kaynağının yakınına yerleştirilir. Edge Intelligence veya edge computing olarak da bilinen Edge AI, söz konusu sistemlerde daha fazla ölçeklenebilirlik, esneklik ve verimlilik sağlayan bir kavramdır.
IoT ve Yapay Zeka
IoT çözümleri tarafından toplanan verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi, bu senaryoda yapay zeka yeteneklerinin kullanılmasının temel nedenidir. Sonuç olarak, IoT bağlantısı ve veri aktarım becerisi, AI sistemlerindeki makine öğrenimi modelleriyle entegre edilmiştir.
Başka bir deyişle, yapay zekayı IoT ile birleşerek IoT bilgi toplama ve aktarmanın ötesinde işlev görebilir. IoT cihazları da elde edilen verileri daha iyi kavrayabilir ve değerlendirebilir.
Özetle, IoT ve yapay zeka işletmelerin, endüstrilerin ve ekonomilerin işleyişini temelden değiştirebilir. IoT teknolojisi ile desteklenen yapay zeka becerileri, çok az insan müdahalesi ile karar verebilen akıllı makineler yaratır.
Bu iki teknolojiyi birleştirmek hem endüstri uzmanlarına hem de işletmelere büyük ölçüde fayda sağlar. IoT, internet üzerinden iletişim kuran cihazlarla ilgilidir, ancak AI bu şeylerin belirli bir süre boyunca verilerden öğrenmesine olanak tanır.
Başka bir deyişle, IoT ve AI, daha akıllı ve bağlantılı bir sistem aracılığıyla işletmeleri önemli ölçüde etkileyen iki farklı teknolojidir. IoT birincil gövde iken, yapay zeka beyin görevi görerek vücudun işleyişini düzenleyen seçimler yapar.
AIoT’nin Başarısını Etkileyen Temel Faktörler
Hangi sektörde olursa olsun, IoT cihazlarından üretilen yüksek hacimli muazzam veri setlerinin işlenmesi çok önemlidir; bu, değerli içgörüler, gerçek zamanlı izleme, bakım maliyetinin azaltılması ve gelişmiş kullanıcı deneyimi elde edilmesine yardımcı olur.
AIoT’nin başarısı için kritik faktörleri aşağıdaki listede bulabilirsiniz:
1. Veri toplama
IoT bağlantılı sistem, yapay zeka modelini kusurları bulmak, düzeltmek ve uzun vadede verileri işlerken önyargıları ortadan kaldırmak üzere eğitmek için çok sayıda cihazdan veri toplamalıdır.
2. Eğitim
Yapay zeka modellerinde sıklıkla gelişmiş sinir ağlarına ve çeşitli eğitim prosedürlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu düzenleme, araç ve makinelerde daha güçlü işlem kapasiteleri gerektirmektedir. Sonuç olarak, paralel işlemleri destekleyebilir, yürütebilir ve daha önemli veri hacimlerini analiz edebilir.
3. Çıkarım
Son olarak, eğitilmiş yapay zeka modeli çıkarımlar ve öngörüler üretir. Sonuç olarak, yapay zeka modelleri veri toplama, işleme ve analiz verimliliğini artırabilir ve iyileştirebilir.
AIoT’nin Başlıca Kullanım Alanları
Artırılmış AIoT teknolojisinin uygulamaları kişisel cihazları, son kullanıcı bilgisayarlarını, kurumsal makineleri vb. kapsamaktadır. Tüketici alanında ise, AI ve IoT güvenlik kameralarında, akıllı cihazlarda ve termostat gibi ev yönetim sistemlerinde kendine bir yer bulmuştur.
1. Video gözetimi
Yapay zeka ve IoT’nin birleştirilmesi, güvenlik amaçlı video gözetimini çok daha verimli ve akıllı hale getirir. Geleneksel Video Yönetim Sistemleri (VMS) söz konusu olduğunda, insanların birden fazla video akışını izlemeleri gerekmektedir.
Bu da video içeriğinin sınırlı dikkat, öznel muhakeme ve farklı tepki sürelerine bağlı olduğu anlamına gelir. AIoT, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak video akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz eder, nesneleri tespit eder ve insanları ve olayları objektif olarak tanır.
Akıllı video gözetimi perakende sektöründe son derece kullanışlıdır. Örneğin, Amerikan süpermarket devi Walmart, hırsızlığı tespit etmek için kasalarda görüntü tanıma kamera teknolojilerini kullanmaktadır. Diğer derin öğrenme güvenlik uygulamaları arasında izinsiz giriş olayı tespiti ve silah tespiti yer almaktadır.
2. Envanter yönetimi
Çeşitli üretim tesislerinde entegre bir AI ve IoT platformu ile envanterleri yönetebilirsiniz. Bunlar çeşitli kullanım durumlarına uygun analitik yeteneklerle donatılmıştır. Bu sayede kaynak tahmini ve JIT envanter yönetimi çözümleri geliştirilebilir.
3. Tedarik zinciri yönetimi
AIoT, tedarikçi çıktılarının kalibresi üzerinde şeffaflığı ve kontrolü artırarak dinamik tedarik zincirleri sağlar. Tedarik zinciri boyunca uçtan uca varlık takibinin yanı sıra optimum teslimat ve sevkiyat için rota optimizasyonuna olanak tanır.
4. Sağlam varlık yönetimi
Varlıklarınızın KPI’larınıza kıyasla nasıl performans gösterdiğini bilmek, performanslarını ve operasyonel verimliliklerini artırmanıza yardımcı olur. Ayrıca mevcut KPI’larınızın uygun olup olmadığını da belirleyebilirsiniz.
Doğrudan AIoT platformu üzerinde geliştirilen performans yönetimi uygulamalarıyla anormal varlık davranışlarına hızlı bir şekilde tepki verebilirsiniz. Bir tetikleyici ayarlamak, bir sapma meydana geldiğinde platformun size otomatik uyarılar göndermesini sağlar.
Ayrıca, gerçek zamanlı makine verileri geri bildirimi sayesinde KPI’larınızı iyileştirebilirsiniz. Bu sayede sistemlerinizin performansını en üst düzeye çıkarabilir, daha hızlı üretim süreleri ve kaynaklarınızın daha verimli kullanılmasını sağlayabilirsiniz.
5. Enerji tüketim yönetimi
Bağlı varlıklarınız için enerji verimli alternatifleri kullanarak enerji kullanımınızı azaltabilirsiniz. AIoT ile gelişim alanlarını belirleyebilir ve zaman içinde enerji kullanımını takip edebilirsiniz.
Teknoloji, kalıpları tespit etmenize ve olağandışı enerji sızıntısını durdurmanıza yardımcı olur. Ayrıca, yüksek enerji kullanımını izleyebilir, enerji israfını azaltma stratejilerini araştırabilir ve her bir endüstriyel varlığın genel enerji tüketimini nasıl etkilediğini anlayabilirsiniz.
6. Gerçek zamanlı makine durum izleme
Cihazlarınızı platforma bağladığınız anda verileriniz tek yönde akar. Sahip olduğunuz tek gerçek kaynak budur. AIoT ile üretim sahalarındaki sıcaklık, nem ve ışık gibi değişkenleri izleyebilirsiniz.
Operasyonları çevreleyen tüm karmaşıklıkların üstesinden gelmek için önceden tanımlanmış KPI’ları da izlersiniz. Ayrıca, varlıklar kötü performans gösterdiğinde veya belirli parametreler aşıldığında otomatik uyarılar yapılandırabilirsiniz.
AIoT, kestirimci bakıma yardımcı olarak hataları hızlı bir şekilde belirlemenizi, düzeltici eylemde bulunmanızı ve makinelerin arıza süresini azaltmanızı sağlar.
AIoT platformları, IoT’yi sağlam veri analitiği ile birleştirerek hem yerel hem de üretim konumları genelinde varlık performansında daha fazla şeffaflık sağlamanıza yardımcı olur.
AIoT Örnekleri
AI ve IoT, cihazları daha erişilebilir hale getirir ve toplanan veri setlerinin boşa gitmesine izin vermez. İşletmeler, ellerinin altında iki güçlü teknoloji olduğunda tüm potansiyellerini kullanabilirler.
Aşağıdaki listede AIoT ile ilgili gerçek hayat örneklerini bulabilirsiniz:
1. Boston Dynamic Spot
Endüstri 4.0’daki en yeni girişimlerden bazıları robotiktir. Özellikle robotlar, artık fabrikaların çağdaş taleplerine uyum sağlar ve operasyonel verimliliği artırmak için daha akıllıca çözümler sunar.
Dolayısıyla robotlar, AIoT’nin gelişiminin bir sonucu olarak daha akıllı ve farklı süreçlere daha duyarlı hale gelmiştir. Spot, Amerikan mühendislik ve robotik tasarım şirketi Boston Dynamics’in tanıttığı birçok robotik sistemden biridir.
Farklı arazilerde benzeri görülmemiş bir çeviklikle hareket edebilen, denetim görevlerini otomatikleştirebilen ve güvenli bir şekilde veri toplayabilen hızlı ve mobil bir robottur. Fabrikalarda işlerin daha öngörülebilir ve etkili bir şekilde yürütülmesi için harika bir yol sunar.
2. Tesla – Sürücüsüz Otomobiller
Tesla’nın otomobilleri, öncü bir sürücü destek teknolojisi olan “Autopilot” kullanır. Araçlarda veri toplamak için güçlü yerleşik bilgisayarlar, harici kameralar ve ultrasonik sensörler bulunur.
Veriler derin bir sinir ağı modelinde incelenerek otomobilin bir sonraki adımda hangi eylemi gerçekleştireceğine karar vermesine yardımcı olur. Tesla, “Autopilot” teknolojisini tanıtarak kendi kendine sürüş yeteneklerinde büyük adımlar atmış bir şirkettir.
Eller serbest sürüş otomotivde bir sonraki mantıksal adım olarak görüldüğünden Tesla’nın bu buluşu sürpriz değildir. Bu özellikler, sürüş deneyimini daha güvenli ve daha az stresli hale getirir. AIoT için önemli bir büyüme alanı ise, sürücüsüz araçların halka açık yollarda kullanılmasıdır.