Internet de las cosas no funcionará sin la inteligencia artificial

Pues la "internet de las cosas" está ganando popularidad en el mundo de la tecnología y los grandes tecnológicas palabras de un año, se enciende el debate sobre cómo hacer que funcione. Internet de las cosas va a producir una gran cantidad de datos — datos que ayuden a las ciudades de predecir situaciones de emergencia y de un delito; dar a los médicos la información en tiempo real, obtenida de marcapasos o biochips; optimizar la productividad en los diferentes sectores; velar por la importancia de la relación entre auto-administrado de los vehículos; mantener el trabajo de casas inteligente conectada con electrodomésticos.

Las oportunidades que brinda la internet de las cosas, en verdad son infinitas. Pero hay preguntas.

A medida que avanza la ampliación de la cantidad de dispositivos y sensores conectados a la internet de las cosas, el volumen de datos crece hasta la friolera de niveles. Estos datos contienen información valiosa que funciona bien y lo que no indican en los conflictos y abren los ojos a las nuevas oportunidades y la comunicación en los distintos segmentos.

Suena muy bien. Pero el gran problema sigue siendo la búsqueda de formas de análisis de este diluvio de datos. Si alguna vez has intentado buscar una relación en terabytes los datos de la máquina, usted sabe que es difícil. La gente simplemente no está en condiciones de estudiar y comprender todos estos datos y con los métodos tradicionales, incluso si usted reducirá el tamaño de la muestra, este proceso lleva demasiado tiempo.

Para el internet de las cosas ha formado, como se había prometido, es necesario aumentar la velocidad y la exactitud del análisis de grandes volúmenes de datos. Si no lo consigue, las consecuencias pueden ser catastróficas, de irritación — cuando electrodomésticos no trabaja, como estaba previsto, antes de la amenaza a la vida — cuando los cientos de coches se comportan de acuerdo al plan.

La única manera de mantenerse al día con los volúmenes generados por la Internet de las cosas de los datos es la de incluir en ellos oculto de la comprensión con el aprendizaje de máquina.

Aprendizaje de máquina ya se utiliza aprendizaje automático es "субполе ciencias de la computación e inteligencia artificial, que se dedica a la construcción y el estudio de los sistemas, que pueden analizar no sólo los datos previamente programado de las instrucciones".

Aunque suena esta definición como ciencia ficción, en la vida cotidiana es ya presente. Pandora utiliza aprendizaje automático, para determinar qué otras canciones te pueden gustar; Amazon.com hace lo mismo con los libros y películas. Ambos sistemas están construidos en lo que aprenden sobre el usuario y actualizando con el tiempo, aprendiendo más y más acerca de su comportamiento.

En el caso de la Internet de las cosas, el aprendizaje de máquina ayudará a las empresas a tomar miles de millones de puntos de datos y soldar con autógena de ellos algo significativo. El principio general es bastante simple: hay que ver y analizar los datos recogidos en la búsqueda de patrones o de afinidad, de los cuales algo puede extraer con la adopción de las mejores soluciones.

Por ejemplo, llevados dispositivos que realizan el seguimiento de su salud, hasta que son parte de la evolución de la industria—, pero pronto se convertirán en los dispositivos que están conectados entre sí y con Internet, se asegurará un seguimiento de su salud en tiempo real.

El objetivo consiste en que su médico va a recibir una notificación cuando se cumplen ciertas condiciones — su pulso se incrementa hasta inseguro nivel o incluso se detiene, por ejemplo. Para poder detectar posibles problemas de datos es necesario analizar desde el punto de vista de lo que está bien y lo que no. La similitud de correlación y desviación rápidamente debe determinarse sobre la base de los flujos de datos en tiempo real. ¿Puede hacer físicamente el hombre? Ver los datos de miles de pacientes en tiempo real y determinar con precisión cuando envíe el неотложку? No es probable.

Para analizar los datos inmediatamente después de su recolección, determinar con precisión los nuevos y a los ya conocidos patrones de conducta, la máquina también debe saber el comportamiento normal de cada paciente, así como la crítica del nivel de la conducta de salud.

La implementación del internet de las cosas depende de si era posible penetrar en la esencia, oculta en un número creciente mar de los datos disponibles. Dado que en la actualidad, los enfoques no se adaptan a las cantidades de internet de las cosas, su futuro depende únicamente de la máquina de aprendizaje, que será capaz de encontrar patrones, correlaciones y anomalías en los datos. Si se puede, lo que mejorará en casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana.

Fuente: hi-news.ru