الجمع بين الذكاء الاصطناعي والإنترنت الأشياء لتحويل الصناعات
في السنوات الأخيرة، شهدت الشركات تحولًا قويًا مع ظهور ونمو الذكاء الاصطناعي كأداة تشغيلية حاسمة. ومن الجدير بالذكر أن الاتجاه المتزايد للذكاء الاصطناعي المُولَد (GenAI) قد تحكم في الإنترنت الأشياء (IoT)، معلنًا عنه كأحدث مجال تكنولوجي مثير للاهتمام. وغالباً ما استخدمت المناقشات الصناعية مصطلح AIoT، وهو اختصار يُدمج الذكاء الاصطناعي مع IoT، معبرًا عن تطورهما المتشابك.
فهم IoT خارج نطاق الأجهزة الهاردويرية
أصبح من الواضح أن جوهر IoT يتعدى مجرد اقتناء الأجهزة الهاردويرية. إذ يمثل IoT مجموعة من التقنيات التي تمكِّن الاتصال وإدارة الأجهزة عن بُعد بالإضافة إلى استيعاب البيانات التي تُنشَأ. تثير هذه الفكرة تحدٍ بالنظريات التقليدية لتنفيذ التكنولوجيا، حيث ينصب التركيز على تحقيق أهداف تجارية محددة بدلاً من التكنولوجيات ذاتها.
الحلول المستهدفة عوضًا عن التكنولوجيا
كان الذكاء الاصطناعي والـ IoT لهما تأثيرات عظيمة عبر قطاعات متنوعة، ما دفع إلى تحليل يتخذ منهجًا يعتمد على الأهداف بدلاً من التركيز على النحو التكنولوجي. من خلال مجموعة عميقة من التقارير من Transforma Insights التي انغمست في “التحول الرقمي” عبر ثماني قطاعات، من الزراعة التكنولوجية إلى البناء الذكي، مسلطة الضوء على القوة التحويلية لحلول AIoT المتكاملة.
البيانات الدافعة للذكاء الاصطناعي ضرورية للأعمال
يظهر تحليل بارز أن التطبيقات الأساسية الحرجة للأعمال تعتمد في كثير من الأحيان على قدرات البيانات في الـ IoT. تلعب البيانات الفورية من أجهزة IoT دورًا أساسيًا في تنظيم مُبتَكِر للأنظمة المعقدة، مثل النقل وسلاسل التوريد وشبكات الطاقة. وبالتالي، يُصبح IoT الأمر المركزي حيث يلتقي الرقمي بالفيزيائي، ممثلاً قاعدة أساسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات التأثير الفعّال في العالم الحقيقي.
دور الذكاء الاصطناعي في تمييز تطبيقات IoT
تمكِّن التشاركية بين IoT والذكاء الاصطناعي أيضًا من تحسينات مميزة على تطبيقات IoT. تقوم الشركات مثل Boston Dynamics بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي للتعامل مع تعقيد المهام التي تؤديها روبوتاتها، مما يظهر الفرصة في التمييز من خلال الذكاء الاصطناعي. يمكن لتجميع مجموعات بيانات كبيرة لتشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي تأمين موقف سيطري في السوق، ويُسمح للذكاء الاصطناعي أيضًا بتبسيط تنفيذات IoT، مما قد يقلل من الاعتماد على المستشعرات الفيزيائية. في بعض التقييمات، يمكن أن يحل مراقبة الفيديو بقوة الذكاء الاصطناعي محل المستشعرات التقليدية في ما يصل إلى 7% من تطبيقات IoT، مؤكدة القوة التحويلية لاندماج AIoT.
الأسئلة الهامة والأجوبة
ما هو AIoT؟
AIoT هو اختصار لتكامل الذكاء الاصطناعي مع الإنترنت الأشياء، حيث يجمع بين قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات البهلوانية مع قدرة الـ IoT على ربط الأشياء الفيزيائية المتنوعة بالإنترنت من أجل تبادل البيانات والتحليل. هذا التحالف يعزز وظائف أنظمة IoT من خلال جعلها أذكى وتمكينها من التعلم من البيانات لتحسين أدائها مع مرور الوقت.
ما هي التحديات الرئيسية المرتبطة بالـ AIoT؟
التحديات الرئيسية تتضمن:
– أمان البيانات والخصوصية: ضمان أن الكميات الهائلة من البيانات التي تنشأ وتُعالج من قبل أجهزة AIoT آمنة ويتم الحفاظ على الخصوصية.
– تعقيد التكامل: دمج تكنولوجيات متباينة من عوالم الـ AI والـ IoT في نظام تشغيلي سلس.
– التوسع: إدارة النمو الزائد للأجهزة المتصلة والبيانات المصاحبة دون فقدان الأداء.
– التوحيد: تطوير معايير عالمية لتوافق الأجهزة من مصنّعين مختلفين.
– القلق الأخلاقي والقانوني: التعامل مع قضايا المسؤولية، خاصة عندما تؤدي القرارات المدفوعة بالذكاء إلى عواقب غير مقصودة.
ما هي الجدليات المحيطة بالـ AIoT؟
تدور الجدليات بشكل أساسي حول الاستخدام المحتمل للـ AIoT في المراقبة وانتهاكات خصوصية البيانات، وتأثير القرارات الآلية على التوظيف، والمخاوف بشأن عمليات اتخاذ القرارات السوداء للذكاء الاصطناعي، حيث لا يكون السبب وراء القرارات شفافًا.
مزايا AIoT
– زيادة الكفاءة: يمكن أن تعزز العمليات التلقائية والصيانة التنبؤية الكفاءة بشكل كبير وتقليل أوقات التوقف.
– تحليل البيانات المحسن: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل حجم كبير من البيانات التي يُنشَأها IoT لاكتشاف تحليلات من المستحيل على البشر العثور عليها.
– تحسين عملية اتخاذ القرار: يمكن لأنظمة الـ AIoT تحليل البيانات المعقدة وتوفير معلومات قابلة للتنفيذ للمُساعدة في اتخاذ قرارات أفضل.
– خدمات جديدة ونماذج أعمال جديدة: يمكن للشركات تطوير خدمات ومنتجات جديدة بناءً على قدرات الـ AIoT، مما يخلق غالبًا تدفقات عائدات جديدة.
عيوب AIoT
– زيادة التعقيد: يؤدي تكامل الذكاء الاصطناعي والـ IoT إلى نظم أكثر تعقيدًا يمكن أن يكون من الصعب إدارتها وتحديد مشكلاتها.
– ارتفاع التكاليف: يمكن أن ينطوي الإعداد الأولي وصيانة أنظمة AIoT على استثمار كبير.
– تحديات تقنية: قد تظهر تحديات تقنية فيما يتعلق بقوة الحوسبة والاتصالات ومعالجة البيانات في الوقت الحقيقي.
– مخاطر أمنية: يوفر عدد زيادة للأجهزة المتصلة المزيد من نقاط الدخول المحتملة للاختراق السيبراني.
للمزيد من المعلومات عن الموضوع، يمكنك البحث في مصادر موثوقة ومحدثة مثل:
يرجى ملاحظة أنه يجب فقط النقر على هذه الروابط إذا كنت متأكدًا من صحة عناوين URL المقدمة وأنها توجه إلى النطاقات الرئيسية كما طُلب.