Artificiell intelligens av saker

The Artificial Intelligence of Things (AIoT) är kombinationen av artificiell intelligens (AI)-teknologier med Internet of things (IoT)-infrastruktur för att uppnå effektivare IoT-operationer, förbättra interaktioner mellan människa och maskin och förbättra datahantering och analys.

Under 2018 publicerade KPMG en framsynsstudie om framtiden för AI inklusive scenarier fram till 2040. Analytikerna beskriver ett scenario i detalj där en gemenskap av saker skulle se att varje enhet också innehåller sin egen AI som kan länka autonomt till andra AI:er för att tillsammans, utföra uppgifter intelligent. Värdeskapande skulle kontrolleras och exekveras i realtid med hjälp av svärmintelligens . Många industrier skulle kunna omvandlas med tillämpning av svärmintelligens, inklusive: fordon, moln, medicin, militär, forskning och teknik.

I AIoT är en viktig aspekt att AI görs på någon sak. I sin renaste form innebär detta att utföra AI på enheten, dvs vid kanten eller Edge Computing , utan behov av externa anslutningar. Det finns inget behov av ett internet i AIoT, det är en utveckling av konceptet för IoT och det är där jämförelsen slutar.

Den kombinerade kraften hos AI och IoT, lovar att låsa upp orealiserat kundvärde i ett brett spektrum av industrivertikaler som kantanalys, autonoma fordon, personlig fitness, fjärrsjukvård, precisionsjordbruk, smart detaljhandel, förutsägande underhåll och industriell automation.

Artificiell intelligens genom medicinsk utrustning

Enligt definitionen i 21st Century Cures Act 2016 är en medicinteknisk produkt en apparat som utför en funktion inom hälso- och sjukvården med avsikt att använda den "vid diagnostisering av sjukdom eller andra tillstånd, eller för att bota, lindra, behandla eller förebygga sjukdom, hos människor eller andra djur, eller avsedda att påverka strukturen eller någon funktion hos människans eller andra djurs kropp”.

Enligt Federal Food, Drug and Cosmetic Act regleras alla AI-system som faller inom denna definition av FDA. Medicinsk utrustning klassificeras i tre klasser av FDA baserat på deras användning och risker. Ju högre risken är, desto strängare kontroll. Klass I-kategorin inkluderar enheter med den minsta risken och klass III har den största risken. Godkända medicintekniska produkter som använder artificiell intelligens eller maskininlärning (AI/ML) har ökat stadigt. År 2020 godkände USA:s Food and Drug Administration (FDA) väldigt många medicintekniska produkter som använde AI/ML. Ett år senare släppte FDA ett regelverk för maskiner som använder AI/ML-programvara, utöver EU:s medicintekniska förordning, som ersatte EU:s medicinska. I takt med att tekniken fortsätter att förbättras har den snabbt ökat de medicinska områdenas arbetssätt och diagnostisering. Olika AI-applikationer kan förbättra produktiviteten och minska medicinska fel, såsom diagnoser och behandlingsval, och skapa riskförutsägelser och stratifiera sjukdomar.

AI hjälper också tålamodet genom att tillhandahålla patientdata, elektroniska hälsojournaler, mobilappar och ge enkel åtkomst till enheter och sensorer till specifika patienter som är i behov av sådan teknik. Behovet av att skydda patienternas data är extremt. Att använda elektroniska journaler för att dölja patientdata blir allt svårare i takt med att data integreras i den kliniska vården. Tillgängligheten till patienternas data kan vara lättillgänglig för patienten, men den medför också skepsis mot dataskydd.

Teknik och AI har kombinerats för att ge möjligheter för bättre hantering av hälsoinformation och teknologiintegration i den medicinska industrin. AI implementeras för att känna igen abnormiteter och misstankar om att känsliga data nås av en tredje part. Å andra sidan kommer det att bli nödvändigt att ompröva sekretess och andra grundläggande medicinska etiska principer för att implementera system för djupinlärning, eftersom vi inte kan förlita oss enbart på teknik.

Artificiell intelligens i molnteknik

När man integrerar AI i molnteknik kan det hjälpa flera yrkesområden att maximera datainsamlingen. Det kan förbättra prestanda och effektivitet genom digital hantering.

Molnteknik följer ingenjörsmetoder för att tillämpa molnberäkningar och fokuserar på tekniska molntjänster. Vid utformning, utveckling, drift och underhåll av molnbaserade datorsystem använder den ett systematiskt tillvägagångssätt för kommersialisering, standardisering och styrning. Bland dess olika aspekter finns bidrag från utvecklingsteknik, mjukvaruteknik, webbutveckling, prestandateknik, säkerhetsteknik, plattformsteknik, riskteknik och kvalitetsteknik.

Implementering av AI i informationsteknikens ramverk för att skapa smidiga arbetsbelastningar och automatisera repetitiva processer. Med hjälp av dessa verktyg kan organisationer bättre hantera data eftersom de utvecklar större mängder samlad data och integrerar dataigenkänning, klassificering och hanteringsprocesser allt eftersom.

Med AI kan det ge organisationer effektivitet, ta med strategiska metoder och spara tid från upprepade uppgifter. Genom att utföra analyser kan organisationer spara tid och bli mer effektiva.

Se även