在管理海量数据的过程中，人工智能IoT 越来越紧密地结合在一起。
设计和工程项目 过去几年来，随着人工智能的成熟，人工智能IoT 设备的发展速度大大加快。人工智能（AI）和物联网IoT）如何在以下领域协同工作？
人工智能工程项目 如何改进IoT 设备的开发？
这是通过处理IoT 设备产生的大数据实现的。产生的大数据通常是来自传感器的测量数据和设备之间的信号，这些数据在边缘提供了智能。如今，边缘计算技术使智能边缘设备能够管理其中的一些数据。现在，人工智能已成为这种模式的一部分。
结合人工智能IoT，工程师可以将原始数据转化为可操作的见解，轻松优化整个产品开发流程。这可以通过英伟达™（NVIDIA®）Jetson Platform 等人工智能工具来实现。1或工程师编写自己的 Matlab 脚本来实现。Matlab 脚本需要使用通信协议（MQTT、Zigbee、LoRa 等）从正在开发的IoT 设备接收数据，并实时处理数据。2 3 4.
传感器和摄像头收集数据，并将其发送到嵌入人工智能的小型、功能强大的计算机上，以执行边缘计算。这些设备包括英伟达 Jetson Nano、谷歌 Coral6 Edge TPU，或运行 TensorFlow Lite 的树莓派（Raspberry Pi），用于边缘人工智能应用。
人工智能IoT 设备开发的 5 种方法
随着IoT 系统的不断发展，它们会产生越来越多的数据，这对开发人员来说是件好事。更多的数据意味着工程师可以获得比以往更多的洞察力。然而，提取有用信息和管理这些海量数据对人类思维来说是一项挑战。
虽然IoT 开发套件支持开发人员快速开发，但通过在开发过程中利用人工智能，最终可以在更短的时间内获得更高质量的项目。例如，IoT 开发套件与谷歌的 AutoML Vision 等人工智能工具相结合7等人工智能工具相结合，就能让工程师快速训练智能相机的图像识别模型，从而大幅提高开发的准确性和速度。
了解人工智能和机器学习
为了最大限度地发挥人工智能工具的潜力，工程师需要为人工智能工具提供大量数据。算法接触的数据越多，对未来的预测就越准确。人工智能模型的成功取决于其分析数据的数量和质量。8
人工智能算法处理大数据的速度比计算机快得多。
预测性洞察
人工智能擅长处理大量数据，并对人类可能无法发现的复杂模式进行分析，这是IoT 设备在预测性维护使用案例中的关键用例。IoT 设备会从各种传感器生成大量原始数据，需要对这些数据进行处理，以获得可操作的见解。9
人工智能通过执行实时数据分析，快速提取有价值的见解、检测模式并预测设备的未来行为。这使工程师能够做出更明智、反应更迅速的决策。
这些见解在开发过程的调试和测试阶段非常重要。了解实时条件有助于优化和提高设备性能。
此外，人工智能驱动的预测可实现前瞻性决策，降低发生代价高昂的故障的可能性，提高整体系统可靠性。
使用振动传感器（如 MEMS 加速计）来发现电机的磨损情况，就是一个可以利用预测性洞察力的实际例子。随着时间的推移，电机会出现磨损，性能下降，并可能出现异常振动。
如果未被发现，系统得不到维护，就会导致代价高昂的系统损坏。人工智能实时过程传感器数据可立即发现异常。只要向技术人员发出快速警报，就能在对系统造成任何持久损害之前更换新的电机。10
优化机器学习
机器学习算法可以处理IoT 传感器收集到的大量数据。它们能识别人类无法手动检测的模式和趋势。
然而，如果数据不佳或使用不合格的机器学习模型，人工智能所进行的数据分析就会失去价值。这就提出了如何获得高质量数据的问题。
工程师在开始收集培训数据之前，需要对高质量数据进行规划。工程师通过以下方式确保高质量数据11:
- 建立数据质量标准
- 利用数据质量工具12如 IBM Infosphere Quality Stage13
- 确保为分类等监督学习任务进行准确的数据标注
- 确保数据与人工智能模型的使用相关
- 与信誉可靠的数据提供商合作
- 对数据进行持续监测，尽早发现任何问题
从这些算法中获得的宝贵见解有助于企业做出决策、简化流程并提高人工智能IoT 项目的整体性能。
异常检测
当机器传感器持续收集数据时，会产生大量数据。在所有这些数据中，细微的异常可能预示着问题或机遇。
人工智能，尤其是生成式人工智能模型，非常善于发现这些异常情况。通过分析模式并与历史数据进行比较，人工智能可以发现人类无法察觉的偏差。这样，企业就能在小问题变成大问题之前提取洞察力并采取行动，从而避免代价高昂的失败。
例如，在制造工厂中，工业自动化设备持续运行，未被发现的异常情况可能会导致运行中断、维护成本增加，并给员工带来安全风险。
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然而，利用合适的传感器和边缘计算设备，负责处理所有传感器数据的嵌入式人工智能可以检测到数据中的细微变化，并将其标记为异常。
这些人眼不太可能发现的微妙变化包括14:
- 细微的传感器漂移，降低传感器读取数据的质量
- 环境变化，如湿度、温度和压力的增加，可能会导致制造厂生产的产品质量发生急剧变化
- 行为异常。随着时间的推移，设备可能会因自然磨损而出现运行行为上的变化。人工智能可以捕捉到这些变化，并将设备标记为需要维护
预测性维护
将人工智能集成IoT 网络、城市基础设施和楼宇管理系统中，可以实时监控设备或基础设施的健康状况。人工智能通过分析传感器的数据来检测模式并预测何时需要维护，从而降低意外故障发生的几率。
例如，意法半导体（STMicroelectronics）开发了一种带有嵌入式智能传感器处理单元（ISPU）的微机电系统（MEMS）传感器，该传感器可集成到边缘人工智能计算中，以检测低功耗异常情况。15.这样，维护工程师就可以跟踪空调设备中使用的风扇的健康状况，并在发现异常时立即赶来修理。
这种积极主动的方法意味着智能环境的运行更加顺畅，中断更少，整体效率更高。
在开发的验证（测试）阶段，预测性维护至关重要。开发人员可以通过记录需要维护的时间，在必要时选择不同的解决方案。
资源优化
人工智能算法可以分析来自IoT 传感器的数据，从而做出智能决策。例如，在能源管理方面，人工智能可以分析能源消耗模式，找出效率低下的地方。
然后，工程师可以分析这些效率低下的问题，并开始研究解决方案，从而提高设计效率并降低成本。此外，人工智能还能通过了解能源消耗模式，提出减少浪费和提高整体效率的变革建议。
这种积极主动的资源分配方法意味着公司使用更少的能源、产生更少的废物并降低生产成本。人工智能可提出实时建议，适应变化并不断改进资源管理。
在开发过程中，追索权优化可以大大降低项目成本。几乎每个开发团队都能从中受益。
使用人工智能开发IoT 设备时的注意事项
在IoT 设备中使用人工智能需要规划和执行。虽然好处很多，但要确保人工智能IoT 设备的有效性和可靠性，还需要考虑几个关键因素。
使用人工智能IoT 开发的注意事项包括
- 数据管理：管理和处理来自IoT 设备的海量数据
- 网络安全：确保数据安全，防止未经授权的访问
- 互操作性：确保IoT 设备中的人工智能与其他系统和技术协同工作
- 成本：考虑人工智能的成本并权衡其效益
- 硬件：选择支持人工智能IoT的正确硬件
- 应用集成：将人工智能集成到现有应用程序中，以提高功能和性能
- 长期：规划未来，考虑人工智能IoT的可持续性和可扩展性
IoT 和人工智能常见问题
人工智能如何在智能设备中发挥作用？
人工智能使智能设备能够自主完成任务并做出智能决策，从而实现智能化。例如，在自动驾驶汽车中，人工智能处理来自传感器和摄像头的大量数据，从而安全高效地导航道路。
这涉及汽车系统之间的实时数据交换，以应对交通状况、障碍物和驾驶员的输入。与其他智能设备类似，人工智能通过分析IoT 数据来优化性能、预测维护需求和个性化用户体验。
什么是人工智能IoT 协同效应？
协同作用是指两个或多个代理（人工智能IoT 技术）之间的互动与合作，以创造比自身更伟大的东西。
在这种情况下，IoT 和人工智能之间的协同作用大大增强了联网设备的能力。
IoT 数据本身数量庞大，令人难以承受，但如果与人工智能的处理速度相结合，这些数据就变得可以付诸行动。
人工智能算法分析这些数据，提供可用于实施主动风险缓解的见解。因此，人工智能不仅能管理数据，还能解读数据，在问题出现之前进行预测和解决。
IoT 系统与人工智能相结合时，它们会变得更智能、更高效，并能更好地预测和应对环境变化。
IoT、大数据和人工智能如何解决现实世界的问题？
IoT 网络、大数据和人工智能是强大的工具，它们结合在一起，可以解决现实世界中的许多问题。例如，在供应链中，IoT 设备可实时跟踪货物并生成海量数据。
人工智能模型通过处理大数据来预测延误、优化路线和更好地管理库存。人工智能还能分析安全摄像头的视频流，以提高安全性并监控问题。
利用这些技术，企业不仅可以提高效率，还可以获得可操作的洞察力，从而主动解决问题并做出明智决策。
下一步工作
关于作者
Hans Tschohl 是一名机电一体化工程师，在设计、构建和调试IoT 设备方面拥有丰富的经验。当他不用人工智能优化IoT 系统时，你会发现他在自己的私人工作室里修修补补，一直在研究下一个大项目。Hans 相信技术的未来在于人工智能IoT无缝整合。
参考资料
1) 英伟达™（NVIDIA®）：自主机器
2) Mathworks：数据处理和可视化
3) Mathworks：预测建模
4) Mathworks：开始使用 MQTT
5) 英伟达™（NVIDIA®）：Jetson Nano
6) 珊瑚：产品
7) Google：AutoML
8)福布斯：提高数据质量，实现良好的人工智能成果
9) Webby Lab：IoT预测性维护用例
10) 能源机器人：人工智能在数据处理中的作用
11)AIMultiple Research：人工智能数据收集质量保证指南
12) IBM：InfoSphere QualityStage
13)RWS：确保高质量人工智能
14) Idea Usher：异常检测人工智能
15) STMicroelectronics：低功耗异常检测