stringtranslate.com

Искусственный интеллект вещей

Искусственный интеллект вещей ( AIoT ) — это сочетание технологий искусственного интеллекта (ИИ) с инфраструктурой Интернета вещей (IoT) для достижения более эффективных операций IoT, улучшения взаимодействия человека и машины, а также улучшения управления данными и аналитики. [1] [2] [3]

В 2018 году компания KPMG опубликовала прогнозное исследование будущего ИИ, включая сценарии до 2040 года. [4] Аналитики подробно описывают сценарий, в котором сообщество вещей увидит, что каждое устройство также содержит свой собственный ИИ, который может автономно связываться с другими ИИ для , вместе выполнять задачи с умом. Создание стоимости будет контролироваться и выполняться в режиме реального времени с использованием роевого интеллекта . Многие отрасли могут быть преобразованы с применением роевого интеллекта, в том числе: автомобильная, облачная, медицинская, военная, исследовательская и технологическая.

В AIoT важным аспектом является то, что ИИ реализует какую-то вещь. В чистом виде это предполагает выполнение искусственного интеллекта на устройстве, то есть на периферии или периферийных вычислениях , без необходимости внешних подключений. В AIoT нет необходимости в Интернете, это эволюция концепции Интернета вещей, и на этом сравнение заканчивается.

Объединенная мощь искусственного интеллекта и Интернета вещей обещает раскрыть нереализованную ценность для клиентов в широком спектре отраслей промышленности, таких как периферийная аналитика, автономные транспортные средства, персонализированный фитнес, удаленное здравоохранение, точное земледелие, интеллектуальная розничная торговля, прогнозное обслуживание и промышленная автоматизация. [5]

Искусственный интеллект через медицинские устройства

Согласно определению Закона о лекарствах XXI века от 2016 года, медицинское устройство — это устройство, которое выполняет функцию в здравоохранении с намерением использовать его «для диагностики заболеваний или других состояний, или для лечения, смягчения последствий, лечения или предотвращения болезни человека или других животных или направленной на то, чтобы повлиять на структуру или любую функцию тела человека или других животных». [6]

В соответствии с Федеральным законом о пищевых продуктах, лекарствах и косметике все системы искусственного интеллекта, подпадающие под это определение, регулируются FDA. FDA классифицирует медицинские устройства на три класса в зависимости от их использования и рисков. Чем выше риск, тем строже контроль. К категории I класса относятся устройства с наименьшим риском, а к классу III – наибольшая опасность. [6] Количество одобренных медицинских устройств, использующих искусственный интеллект или машинное обучение (ИИ/МО), постоянно растет. К 2020 году Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) одобрило очень много медицинских устройств, в которых используется искусственный интеллект/МО. Год спустя FDA выпустило нормативную базу для машин, использующих программное обеспечение AI/ML, в дополнение к регламенту ЕС по медицинскому оборудованию, который заменил медицинский регламент ЕС. [7] Поскольку технологии продолжают совершенствоваться, они быстро расширили методы работы и диагностики в медицинских областях. Различные приложения искусственного интеллекта могут повысить производительность и уменьшить количество медицинских ошибок, таких как постановка диагноза и выбор лечения, а также прогнозирование рисков и стратификация заболеваний. [8]

ИИ также помогает пациентам, предоставляя данные пациентов, электронные медицинские карты, мобильные приложения и обеспечивая легкий доступ к устройствам и датчикам конкретным пациентам, которые нуждаются в таких технологиях. Необходимость защиты данных пациентов является острой. Использование электронных записей для сокрытия данных пациентов становится все более трудным по мере того, как данные интегрируются в клиническую помощь. Доступ к данным пациентов может быть легким для пациента, но это также вызывает скептицизм в отношении защиты данных.

Технологии и искусственный интеллект объединились, чтобы предоставить возможности для лучшего управления медицинской информацией и интеграции технологий в медицинской отрасли. Искусственный интеллект реализован для распознавания аномалий и подозрений в отношении доступа к конфиденциальным данным третьей стороны. С другой стороны, необходимо будет переосмыслить конфиденциальность и другие основные принципы медицинской этики, чтобы внедрить системы глубокого обучения, поскольку мы не можем полагаться исключительно на технологии. [6]

Искусственный интеллект в облачной инженерии

Интеграция ИИ в облачную инженерию может помочь во многих профессиональных областях максимизировать сбор данных. Это может повысить производительность и эффективность за счет цифрового управления.

Облачная инженерия следует инженерным методам, применимым к облачным вычислениям, и фокусируется на технологических облачных сервисах. [9] При проектировании, разработке, эксплуатации и обслуживании систем облачных вычислений компания применяет систематический подход к коммерциализации, стандартизации и управлению. Среди его разнообразных аспектов - вклад инженеров-разработчиков, разработки программного обеспечения, веб-разработки, проектирования производительности, проектирования безопасности, проектирования платформ, проектирования рисков и проектирования качества. [10]

Внедрение искусственного интеллекта в структуру информационных технологий для обеспечения плавности рабочих нагрузок и автоматизации повторяющихся процессов. [11] Используя эти инструменты, организации могут лучше управлять данными, поскольку они создают большие объемы коллективных данных и с течением времени интегрируют процессы распознавания, классификации и управления данными.

Благодаря искусственному интеллекту он может повысить эффективность организаций, применяя стратегические методы и экономя время при выполнении повторяющихся задач. Выполняя анализ, организации могут сэкономить время и повысить эффективность.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ↑ Гош, Иман (12 августа 2020 г.). «AIoT: когда искусственный интеллект встречается с Интернетом вещей». Визуальный капиталист . Проверено 22 сентября 2020 г.
  2. ^ Лин, Ю-Джин; Чуанг, Чен-Вэй; Йен, Чун-Юэ; Хуан, Шэн-Синь; Хуан, Пэн-Вэй; Чен, Джу-И; Ли, Шуэнн-Ю (март 2019 г.). «Искусственный интеллект носимых вещей для обнаружения сердечно-сосудистых заболеваний». Международная конференция IEEE по схемам и системам искусственного интеллекта (AICAS) 2019 . стр. 67–70. doi : 10.1109/AICAS.2019.8771630. ISBN 978-1-5386-7884-8. S2CID  198932115 . Проверено 22 сентября 2020 г.
  3. ^ Чу, Уильям Ченг-Чунг; Ши, Чихсюн; Чжоу, Вэнь-И; Ахамед, шейх Икбал; Сюн, Пао-Анн (ноябрь 2019 г.). «Искусственный интеллект вещей в спортивной науке: силовые тренировки на примере». Компьютер . 52 (11): 52–61. дои : 10.1109/MC.2019.2933772. ISSN  1558-0814. S2CID  204818358 . Проверено 22 сентября 2020 г.
  4. ^ Переосмысление цепочки создания стоимости. Исследование искусственного интеллекта, гуманоидов и роботов - Искусственный интеллект: возможные бизнес-приложения и сценарии развития до 2040 года (Авторы: Анжелика Хубер-Штрассер, Маркус Шуллер, Нильс Мюллер, Хайко фон дер Грахт, Петра Лихтенау, Ханна М. Зюльке). КПМГ, 2018 г., доступ осуществлен 1 августа 2021 г. через Researchgate.
  5. ↑ Годжа, Ашиш (22 марта 2022 г.). «Руководство архитектора по AIoT». Технический блог Cisco . Циско . Проверено 22 марта 2022 г.
  6. ^ abc Песапане, Филиппо; Волонте, Катерина; Кодари, Марина; Сарданелли, Франческо (01 октября 2018 г.). «Искусственный интеллект как медицинское устройство в радиологии: этические и нормативные вопросы в Европе и США». Взгляды на визуализацию . 9 (5): 745–753. дои : 10.1007/s13244-018-0645-y. ISSN  1869-4101. ПМК 6206380 . PMID  30112675. S2CID  52011834. 
  7. ^ «Медицинское устройство», Википедия , 26 июля 2022 г. , получено 31 июля 2022 г.
  8. ^ Он, Цзяньсин; Бакстер, Салли Л.; Сюй, Цзе; Сюй, Цзимин; Чжоу, Синтао; Чжан, Кан (январь 2019 г.). «Практическое внедрение технологий искусственного интеллекта в медицине». Природная медицина . 25 (1): 30–36. дои : 10.1038/s41591-018-0307-0. ISSN  1546-170Х. ПМК 6995276 . ПМИД  30617336. 
  9. ^ «Облачная инженерия», Википедия , 27 августа 2021 г. , получено 31 июля 2022 г.
  10. ^ «Облачные вычисления» , Википедия , 30 июля 2022 г. , получено 31 июля 2022 г.
  11. ^ «Искусственный интеллект в облачных вычислениях». www.datacenters.com . Проверено 5 августа 2022 г.