قرار دادن A در اینترنت اشیا

گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال 2022، بیش از 80 درصد از پروژه‌های اینترنت اشیاء سازمانی شامل یک جزء هوش مصنوعی خواهد بود که به‌طور سرسام‌آور افزایش می‌یابد

از تنها ده درصد در سال 2019. دلایل این رشد واضح است دستگاه های اینترنت اشیا مقادیر زیادی داده عملیاتی تولید می کنند

در تأسیسات صنعتی، بیش از آن چیزی است که ممکن است بتوانیم با آن مقابله کنیم. امکانات ما اطلاعات دما، فشار، ارتعاش، را جمع آوری می کند

جریان و موارد دیگر، که همگی می‌توانیم بینش‌های ارزشمندی را از آنها به دست آوریم.

هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری ماشینی، می‌تواند رفتار هوشمندانه را شبیه‌سازی کند و از تجربه برای استفاده از داده‌های حسگر بیاموزد،

بنابراین بینش‌های عملی از دستگاه‌های متصل ما ایجاد می‌شود. این بازی ساخته شده در بهشت ​​است.

ما همچنین شاهد پیاده‌سازی هوش مصنوعی در دستگاه‌های لبه هستیم تا به اصطلاح لبه هوشمند ایجاد شود. به عنوان مثال، مهندسی بنرâs

DXM Wireless Gateway Controller از یک الگوریتم یادگیری ماشین برای به دست آوردن بینش در مورد وضعیت ماشین ها، با ایجاد یک استفاده می کند.

مبانی عملیات و آستانه هشدار و هشدار.

ارائه‌دهندگان اینترنت اشیا ابزارهای خود را به‌روزرسانی می‌کنند تا استفاده از هوش مصنوعی را برای کاربران آسان‌تر کنند. برای مثال مایکروسافت Azure IoT edge را معرفی کرد

پلتفرمی که دستگاه‌های کم مصرف را قادر می‌سازد تا هوش مصنوعی را به صورت محلی انجام دهند، در حالی که اتصال ابری را برای مدیریت و مدل‌سازی حفظ می‌کند. آمازونâs

Greengrass همچنین برای گنجاندن قابلیت های یادگیری ماشینی به روز شده است.

یک چالش این است که قدرت و ظرفیت محاسباتی قابل توجهی برای پردازش سریع داده ها مورد نیاز است، بنابراین شبکه ها باید به گونه ای ساخته شوند که مناسب باشند

برای هوش مصنوعی. برای انجام این کار، کسب و کارها می توانند اتصال لبه و ابری، مقیاس پذیری، در دسترس بودن، قابلیت همکاری، پهنای باند و موارد دیگر را در نظر بگیرند.

سیستم عصبی شما بدون مغز هیچ چیز نخواهد بود. اینترنت اشیاء نیز برای کارآمدی به نیروی مغزی نیاز دارد و هوش مصنوعی در این کار است.

ما هنوز تعداد زیادی ماژول PLC/DCS/TSI/ESD در انبار داریم، برای اطلاع از قیمت‌ها سریعاً با ما تماس بگیرید.