هوش مصنوعی اشیا (AIoT)

هوش مصنوعی اشیا (AIoT) حاصل تلفیق دو فناوری نوین، یعنی هوش مصنوعی (AI) و اینترنت اشیا (IoT) است. هدف اصلی از ایجاد این فناوری، ارتقای کارایی سیستم‌های مبتنی بر اینترنت اشیا، بهبود تعاملات بین انسان و ماشین و همچنین پیشرفت در زمینه مدیریت و تحلیل داده‌های تولید شده توسط این سیستم‌ها می‌باشد.

هوش مصنوعی به تقلید از فرآیندهای شناختی انسان توسط ماشین‌ها، به ویژه سیستم‌های کامپیوتری، اطلاق می‌شود. از جمله کاربردهای رایج هوش مصنوعی می‌توان به پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)، تشخیص صدا و بینایی ماشین اشاره کرد. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی به ماشین‌ها توانایی تفکر، یادگیری و تصمیم‌گیری مشابه انسان را می‌دهد.

اینترنت اشیا سیستمی از دستگاه‌های متصل، ماشین‌های مکانیکی و دیجیتال یا اشیایی با شناسه‌های منحصر به فرد است که قادر به انتقال داده‌ها از طریق شبکه بدون نیاز به تعامل انسان با انسان یا انسان با کامپیوتر هستند. یک شیء در اینترنت اشیا می‌تواند سنسور ضربان قلب یک فرد، سنسورهای داخلی یک اتومبیل برای هشدار به راننده هنگام پایین بودن فشار باد لاستیک یا هر شی دیگری باشد که بتوان به آن آدرس IP اختصاص داد و داده‌ها را از طریق شبکه منتقل کرد.

هوش مصنوعی اشیا چگونه کار می‌کند؟

در سیستم‌های هوش مصنوعی اشیا (AIoT)، هوش مصنوعی به صورت یکپارچه در اجزای زیرساختی از جمله برنامه‌ها و تراشه‌ها تعبیه می‌شود. این اجزا به واسطه شبکه‌های اینترنت اشیا (IoT) به هم متصل شده و به صورت یک سیستم هماهنگ عمل می‌کنند. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) نیز نقش مهمی در برقراری ارتباط و اطمینان از عملکرد روان تمام اجزای سخت‌افزاری، نرم‌افزاری و پلتفرمی ایفا می‌کنند. به این ترتیب، کاربر نهایی می‌تواند به سادگی با این سیستم تعامل داشته باشد.

در حین عملکرد، دستگاه‌های اینترنت اشیا حجم عظیمی از داده‌ها را تولید و جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها سپس توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد تحلیل و بررسی قرار می‌گیرند. هدف از این تحلیل، استخراج اطلاعات ارزشمند و قابل فهمی است که به بهبود کارایی و بهره‌وری سیستم منجر می‌شود. این فرآیند به کمک تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین امکان‌پذیر است.

سیستم‌های هوش مصنوعی اشیا معمولاً به دو صورت پیاده‌سازی می‌شوند: مبتنی بر ابر و مبتنی بر لبه. در حالت مبتنی بر ابر، پردازش اصلی داده‌ها در سرورهای ابری انجام می‌شود، در حالی که در حالت مبتنی بر لبه، بخشی از پردازش در خود دستگاه‌ها یا در لبه شبکه انجام می‌شود. انتخاب روش پیاده‌سازی به عوامل مختلفی مانند حجم داده‌ها، زمان پاسخ‌گویی مورد نیاز و الزامات امنیتی بستگی دارد.

اینترنت اشیای مبتنی بر ابر

اینترنت اشیای مبتنی بر ابر، که معمولاً به عنوان ابر اینترنت اشیا شناخته می‌شود، رویکردی است که در آن مدیریت و پردازش داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا به طور کامل به پلتفرم‌های رایانش ابری واگذار می‌شود. اتصال دستگاه‌ها به ابر امکان ذخیره‌سازی، پردازش و دسترسی به داده‌ها توسط طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها و خدمات را فراهم می‌آورد.

هوش مصنوعی اشیای مبتنی بر ابر از چهار لایه اصلی تشکیل شده‌است:

1. لایه دستگاه: این لایه شامل طیف وسیعی از سخت‌افزارها از جمله برچسب‌ها، حسگرها، خودروهای متصل، تجهیزات صنعتی، دستگاه‌های پوشیدنی و بسیاری دیگر می‌شود. این دستگاه‌ها وظیفه جمع‌آوری داده‌ها از محیط اطراف را بر عهده دارند.
2. لایه اتصال: این لایه پل ارتباطی بین دستگاه‌ها و ابر را فراهم می‌کند. دروازه‌های ابری و فیلدها به عنوان عناصر کلیدی این لایه عمل کرده و داده‌های جمع‌آوری شده توسط دستگاه‌ها را به سمت ابر هدایت می‌کنند.
3. لایه ابر: این لایه، قلب تپنده سیستم AIoT مبتنی بر ابر است. در این لایه، داده‌های دریافتی از دستگاه‌ها توسط موتورهای هوش مصنوعی پردازش شده و تحلیل‌های پیچیده‌ای بر روی آن‌ها انجام می‌شود. همچنین، امکان ذخیره‌سازی، تجسم و دسترسی به داده‌ها از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API) نیز در این لایه فراهم است.
4. لایه ارتباط کاربر: این لایه شامل ابزارهایی مانند پورتال‌های وب و برنامه‌های تلفن همراه است که به کاربران امکان تعامل با سیستم و دسترسی به اطلاعات و خدمات ارائه شده توسط آن را می‌دهد.

هوش مصنوعی اشیای مبتنی بر لبه

هوش مصنوعی اشیای مبتنی بر لبه رویکردی است که در آن پردازش داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا به جای ارسال به ابر، در نزدیک‌ترین نقطه به محل تولید داده، یعنی لبه شبکه، انجام می‌شود. این رویکرد مزایای متعددی از جمله کاهش پهنای باند مورد نیاز برای انتقال داده‌ها و کاهش تأخیر در پردازش و تحلیل داده‌ها را به همراه دارد.

هوش مصنوعی اشیای مبتنی بر لبه از سه لایه اصلی تشکیل شده‌است:

1. لایه ترمینال جمع‌آوری: این لایه شامل طیف وسیعی از دستگاه‌های سخت‌افزاری است که داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. این دستگاه‌ها می‌توانند شامل دستگاه‌های تعبیه‌شده، خودروها، تجهیزات تولیدی، برچسب‌ها، سنسورها، دستگاه‌های موبایلی و تجهیزات سلامت و تناسب اندام باشند. این دستگاه‌ها معمولاً به صورت مستقیم یا از طریق خطوط برق موجود به دروازه‌های میدانی متصل می‌شوند.
2. لایه اتصال: دروازه‌های میدانی نقش پل ارتباطی بین دستگاه‌های ترمینال و لایه لبه را ایفا می‌کنند. این دروازه‌ها داده‌های جمع‌آوری شده توسط دستگاه‌ها را دریافت کرده و از طریق خطوط برق موجود به لایه لبه ارسال می‌کنند.
3. لایه لبه: در این لایه، امکانات لازم برای ذخیره‌سازی موقت داده‌ها، پردازش داده‌ها به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تولید بینش‌های قابل عمل فراهم شده‌است.

مثال‌ها و کاربردهای هوش مصنوعی اشیا

اگرچه بسیاری از کاربردهای هوش مصنوعی اشیا (AIoT) بر روی پیاده‌سازی محاسبات شناختی در لوازم مصرفی متمرکز شده‌است، اما دامنه کاربردهای این فناوری بسیار گسترده‌تر است. در ادامه به برخی از مهم‌ترین مثال‌های کاربرد AIoT در حوزه‌های مختلف اشاره خواهیم کرد:

• شهرهای هوشمند: در شهرهای هوشمند، از فناوری‌های هوش مصنوعی و اینترنت اشیا برای جمع‌آوری داده‌های مختلف از سنسورها، دوربین‌ها و دیگر دستگاه‌های هوشمند استفاده می‌شود. این داده‌ها برای بهبود بهره‌وری شهری، رشد اقتصادی و افزایش کیفیت زندگی شهروندان مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• خرده فروشی هوشمند: خرده فروشان از دوربین‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی برای شناسایی مشتریان، تحلیل رفتار خرید آن‌ها و بهبود تجربه خرید استفاده می‌کنند.
• خانه‌های هوشمند: لوازم هوشمند از طریق تعامل و پاسخ انسان یاد می‌گیرند. لوازم AIoT همچنین می‌توانند داده‌های کاربر را ذخیره و از آن‌ها یاد بگیرند تا عادات کاربر را درک کنند و پشتیبانی سفارشی ارائه دهند.
• ساختمان‌های اداری هوشمند: هوش مصنوعی و اینترنت اشیا در ساختمان‌های هوشمند همگرا می‌شوند. شرکت‌ها یک شبکه از سنسورهای محیطی هوشمند را در دفاتر خود نصب می‌کنند که حضور افراد را تشخیص می‌دهد و به طور خودکار نور و دما را برای به حداکثر رساندن صرفه‌جویی در انرژی تغییر می‌دهد. علاوه بر این، فناوری تشخیص چهره به ساختمان‌های هوشمند امکان می‌دهد تا با استفاده از دوربین‌های متصل و هوش مصنوعی برای مقایسه عکس‌های زنده با یک پایگاه داده برای تعیین اینکه چه کسی مجوز دسترسی دارد، کنترل دسترسی را انجام دهند.
• شرکت‌ها و صنایع: تولیدکنندگان از تراشه‌های هوشمند برای تشخیص زمان خرابی تجهیزات یا نیاز به تعویض قطعه استفاده می‌کنند.
• رسانه‌های اجتماعی و منابع انسانی (HR): ابزارهای هوش مصنوعی اشیا می‌توانند با پلتفرم‌های مرتبط با رسانه‌های اجتماعی و منابع انسانی ادغام شوند تا یک عملکرد تصمیم‌گیری هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس برای متخصصان منابع انسانی ایجاد کنند.
• وسایل نقلیه خودران: خودروهای خودران از مجموعه‌ای از سنسورها و دوربین‌ها برای درک محیط اطراف و تصمیم‌گیری در مورد نحوه حرکت استفاده می‌کنند.
• ربات‌های تحویل خودران: سنسورها داده‌هایی در مورد محیط ربات، مانند یک انبار، جمع‌آوری می‌کنند و سپس از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری مبتنی بر عبور استفاده می‌کنند.
• مراقبت‌های بهداشتی: دستگاه‌های پوشیدنی و تجهیزات پزشکی مجهز به هوش مصنوعی به پزشکان و بیماران امکان می‌دهند تا وضعیت سلامت مانند ضربان قلب را به صورت دقیق و مداوم نظارت کنند.
• دستگاه‌های پوشیدنی: ساعت‌های هوشمند، دستبندهای سلامتی و دیگر دستگاه‌های پوشیدنی می‌توانند اطلاعات دقیقی از وضعیت سلامتی شما ارائه دهند. این دستگاه‌ها با نظارت بر داده‌هایی مانند ضربان قلب، میزان خواب و فعالیت فیزیکی، به شما کمک می‌کنند تا سبک زندگی سالم‌تری داشته باشید و از بیماری‌ها پیشگیری کنید.
• ربات‌های همکار: ربات‌های همکار یا کوبات‌ها، دستیارانی هوشمند برای انسان‌ها هستند که در محیط‌های صنعتی فعالیت می‌کنند. این ربات‌ها با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند بینایی کامپیوتری، می‌توانند در کنار انسان‌ها کار کنند و وظایفی مانند مونتاژ قطعات، بسته‌بندی محصولات و کنترل کیفیت را انجام دهند.
• مغزهای شهری (City brains): مغزهای شهری با ترکیب هوش ماشینی و داده‌های شهری به صورت بلادرنگ، قصد دارند توسعه شهری را ارتقا دهند. به عنوان مثال، سیستم‌های هوشمند AIoT می‌توانند ویدیوها و جریان‌های داده‌ای را از سیستم‌ها و سنسورها در سراسر یک مرکز شهری پردازش کنند تا مشکلاتی مانند پارک غیرقانونی، تصادفات جاده‌ای و تغییر چراغ‌های راهنمایی و رانندگی را تشخیص دهند.

مزایا و معایب هوش مصنوعی اشیا

مزایای هوش مصنوعی اشیا (AIoT) بسیار گسترده و متنوع است. این فناوری به دلیل توانایی تلفیق داده‌ها، تحلیل آن‌ها و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه، تحولات شگرفی در صنایع مختلف ایجاد کرده‌است. برخی از مهم‌ترین مزایای AIoT عبارتند از:

• افزایش بهره‌وری عملیاتی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، دستگاه‌های اینترنت اشیا قادرند داده‌های جمع‌آوری شده را تحلیل کرده و الگوهای پنهان در آن‌ها را شناسایی کنند. این امر به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا فرآیندهای خود را بهینه کرده و بهره‌وری را افزایش دهند.
• قابلیت تنظیم خودکار: سیستم‌های AIoT می‌توانند به صورت خودکار مشکلات و نواقص را شناسایی کرده و اقدامات اصلاحی لازم را انجام دهند. این قابلیت، زمان پاسخگویی به مشکلات را کاهش داده و از بروز اختلالات جدی جلوگیری می‌کند.
• تجزیه و تحلیل داده: به لطف هوش مصنوعی اشیا، کارمندان مجبور نیستند زمان زیادی را صرف نظارت بر دستگاه های اینترنت اشیا کنند، در نتیجه در هزینه ها صرفه جویی می شود.
• مقیاس‌پذیری: سیستم‌های AIoT به راحتی قابل توسعه و گسترش هستند. با افزایش تعداد دستگاه‌های متصل، توانایی سیستم در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها نیز افزایش می‌یابد.
• توسعه فناوری‌های نوین: AIoT برای هر دو نوع فناوری تحول آفرین و متقابل است، زیرا هوش مصنوعی با قابلیت های یادگیری ماشین و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری، ارزش افزوده ای به اینترنت اشیا می افزاید. اینترنت اشیا با اتصال، سیگنال و تبادل داده، ارزش افزوده ای به هوش مصنوعی می افزاید. AIoT می تواند با ایجاد ارزش بیشتر از داده‌های تولید شده توسط اینترنت اشیا، مشاغل و خدمات آنها را بهبود بخشد.
• امنیت تقویت شده: دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌توانند در معرض خطرات امنیتی باشند. با این حال، هوش مصنوعی می‌تواند این خطرات را شناسایی و دفع کند؛ زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حسگرها را تجزیه و تحلیل کنند تا ناهنجاری‌ها و نقض‌های امنیتی احتمالی را کشف کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند تصاویر دوربین‌های امنیتی را تجزیه و تحلیل کند تا فعالیت‌های مشکوک را شناسایی کند و به پرسنل امنیتی اطلاع دهد.
• کاهش خطای انسانی: خطاهای انسانی هرساله خسارات مالی هنگفتی به کسب‌وکارها تحمیل می‌کند. اما با ترکیب قدرت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، می‌توان این مشکل را به طور چشمگیری کاهش داد. در روش‌های سنتی، داده‌ها در طول فرآیند کاری از مراحل مختلفی عبور می‌کنند و در هر مرحله احتمال بروز اشتباه وجود دارد. با این حال، AIoT با تحلیل داده‌ها در همان نقطه تولید، این خطاها را به حداقل می‌رساند. کاهش حرکت داده‌ها و تعداد واسطه‌ها، احتمال بروز خطاهای انسانی را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد و در نتیجه، بهره‌وری و دقت فرآیندها افزایش می‌یابد.
• شخصی سازی: در حالی که دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌توانند اطلاعاتی در مورد ترجیحات و رفتار کاربر جمع آوری کنند، هوش مصنوعی می‌تواند از این اطلاعات برای سفارشی سازی بیشتر تجربه کاربر استفاده کند. به عنوان مثال، یک اسپیکر هوشمند می‌تواند از هوش مصنوعی برای یادگیری ترجیحات موسیقی کاربر و ایجاد لیست‌های پخش سفارشی به طور خودکار استفاده کند.

با وجود مزایای فراوان، فناوری هوش مصنوعی اشیا (AIoT) همچنان با چالش‌ها و محدودیت‌هایی همراه است. یکی از مهم‌ترین این چالش‌ها، احتمال بروز خطا و اختلال در عملکرد سیستم‌های AIoT است. برای مثال، خرابی یک ربات تحویل خودران می‌تواند منجر به تأخیر در تحویل سفارشات شود یا خطای سیستم تشخیص چهره در فروشگاه‌ها ممکن‌است باعث بروز مشکلات امنیتی گردد. همچنین، عدم توانایی وسایل نقلیه خودران در تشخیص صحیح محیط اطراف می‌تواند به بروز تصادفات منجر شود.

علاوه بر موارد ذکر شده، AIoT با چالش‌های دیگری نیز مواجه است:

• مسائل امنیتی سایبری: با افزایش تعداد دستگاه‌های متصل به اینترنت، سطح تهدیدات سایبری نیز افزایش می‌یابد. حملات سایبری می‌توانند به سرقت داده‌ها، اختلال در عملکرد سیستم‌ها و حتی خسارات مالی قابل توجهی منجر شوند.
• پیچیدگی فنی: ادغام فناوری‌های اینترنت اشیا و هوش مصنوعی نیازمند دانش فنی گسترده و پیچیده‌ای است. طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌های AIoT به تخصص و مهارت‌های ویژه‌ای نیاز دارد.
• مدیریت داده: حجم عظیمی از داده‌ها در سیستم‌های AIoT تولید می‌شود که نیازمند استراتژی‌های مدیریت مؤثر داده برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل آن‌ها است.
• هزینه بالا: پیاده‌سازی فناوری‌های AIoT مستلزم سرمایه‌گذاری قابل توجهی در زمینه سخت‌افزار، نرم‌افزار و نیروی انسانی است.
• نگرانی‌های حریم خصوصی: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شخصی توسط دستگاه‌های AIoT می‌تواند به نقض حریم خصوصی افراد منجر شود. بنابراین، تدوین قوانین و مقررات مناسب برای حفاظت از حریم خصوصی کاربران بسیار مهم است.

آینده‌ی اینترنت اشیا چیست؟

با تلفیق قدرت هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، سیستم‌های هوشمندتری ایجاد می‌شوند که قادر به اتخاذ تصمیمات پیچیده بدون دخالت انسان هستند. هدف نهایی این است که این سیستم‌ها بتوانند به طور خودکار و با دقت بالا، مسائل مختلف را تحلیل و حل کنند.

همگرایی هوش مصنوعی و اینترنت اشیا، فرصت‌های جدیدی را برای ایجاد ارزش در صنایع مختلف فراهم کرده‌است. از جمله این فرصت‌ها می‌توان به تحلیل داده‌ها در لبه شبکه، توسعه وسایل نقلیه خودران، شخصی‌سازی خدمات سلامت، بهبود کشاورزی، هوشمندسازی فروشگاه‌ها و پیش‌بینی خرابی تجهیزات اشاره کرد.

برخی از مهم‌ترین روندهای نوظهور در حوزه AIoT عبارتند از:

• محاسبات لبه: در این رویکرد، داده‌ها به جای ارسال به سرورهای مرکزی، در همان محلی که تولید می‌شوند پردازش می‌شوند. این امر باعث کاهش تأخیر، افزایش امنیت و بهبود کارایی سیستم می‌شود.
• هوش گروهی: الهام گرفته از رفتار گروهی موجودات زنده مانند زنبورها، هوش گروهی به سیستم‌های AIoT اجازه می‌دهد تا به صورت خودکار و هماهنگ با یکدیگر کار کنند و عملکرد کلی سیستم را بهبود بخشند.
• تکنولوژی 5G: نسل پنجم ارتباطات سیار با فراهم کردن پهنای باند بالاتر و تأخیر کمتر، امکان انتقال حجم عظیمی از داده‌ها بین دستگاه‌های IoT را فراهم می‌کند و به توسعه کاربردهای پیشرفته‌تر AIoT کمک می‌کند.
• کارایی عملیاتی: AIoT می‌تواند به حل مشکلات عملیاتی موجود مانند هزینه‌های مرتبط با مدیریت مؤثر سرمایه انسانی یا پیچیدگی زنجیره‌های تأمین و مدل‌های تحویل کمک کند.
• بینایی کامپیوتری: هدف بینایی کامپیوتری، توانمندسازی ماشین‌ها برای درک و تفسیر اطلاعات بصری استخراج شده از محیط تولید واقعی است. بینایی کامپیوتری می‌تواند جریان‌های ویدیویی را از دوربین‌ها تجزیه و تحلیل کند، اشیاء را تشخیص دهد و ناهنجاری‌ها را در کاربردهای AIoT تشخیص دهد و امکان اتوماسیون، نظارت و بهینه‌سازی در لحظه را فراهم کند. بینایی کامپیوتری با توانمندسازی شرکت‌ها برای بهبود بهره‌وری عملیاتی، اجرای رویه‌های کنترل کیفیت، تقویت شیوه‌های نگهداری پیشگیرانه و اولویت‌بندی اقدامات ایمنی کارگر، در حال متحول کردن بخش صنعتی، به ویژه در زمینه صنعت 4.0 است.