Was ist AIoT?

Künstliche Intelligenz der Dinge (Artificial Intelligence of Things, AIoT) ist eine leistungsstarke Konvergenz von künstlicher Intelligenz (AI) und der Infrastruktur des Internets der Dinge (IoT). AIoT zielt darauf ab, den IoT-Betrieb zu optimieren, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und die Datenverwaltung und -analyse zu optimieren.

KI oder künstliche Intelligenz emuliert menschliche Intelligenzprozesse in Maschinen, vor allem in Computersystemen. Sie findet umfangreiche Anwendungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Spracherkennung und dem maschinellen Sehen.

Das Internet der Dinge (IoT) hingegen ist ein Netz miteinander verbundener mechanischer und digitaler Geräte mit eindeutigen Kennungen. Diese Geräte sind in der Lage, selbstständig Daten über Netzwerke zu übertragen, so dass eine direkte Interaktion von Mensch zu Mensch oder Mensch zu Computer nicht mehr erforderlich ist. Ein "Ding" im Bereich des IoT kann die Form eines Herzmonitor-Implantats einer Person, eines Fahrzeugs mit Sensoren, die den Fahrer über einen niedrigen Reifendruck informieren, oder jedes andere Objekt haben, dem eine IP-Adresse zugewiesen werden kann und das Daten über ein Netzwerk übermittelt.

Im Bereich der KIoT-Geräte wird die künstliche Intelligenz nahtlos in die zentralen Infrastrukturelemente, einschließlich Programme und Chipsätze, integriert und über IoT-Netzwerke miteinander verbunden. Um einen nahtlosen Betrieb ohne Benutzereingriff zu ermöglichen, spielen Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) eine zentrale Rolle bei der Gewährleistung des harmonischen Funktionierens von Hardware-, Software- und Plattformkomponenten.

Sobald sie in Betrieb sind, generieren und sammeln IoT-Geräte aktiv Daten, die anschließend einer KI-gestützten Analyse unterzogen werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und die betriebliche Effizienz und Produktivität zu steigern. Diese Erkenntnisse werden durch KI-Systeme genutzt, die Techniken wie Datenlernen einsetzen.

KIoT-Systeme werden in der Regel in einer von zwei Hauptkonfigurationen eingerichtet: Cloud-basiert oder Edge-basiert, wobei beide unterschiedliche Vorteile und Funktionen bieten.

1. Die IoT-Cloud, gemeinhin als cloudbasiertes IoT bekannt, ist die zentrale Drehscheibe für die effiziente Verwaltung und Verarbeitung von Daten aus IoT-Geräten und nutzt die Möglichkeiten von Cloud-Computing-Plattformen. Die Verbindung von IoT-Geräten mit der Cloud ist von entscheidender Bedeutung und dient als Epizentrum, in dem Datenspeicherung, -verarbeitung und -zugriff nahtlos für eine Vielzahl von Anwendungen und Diensten orchestriert werden.
2. Cloud-basiertes AIoT ist in vier zentrale Schichten gegliedert, die ein robustes und dynamisches Ökosystem gewährleisten:
3. Geräteebene: Diese umfasst eine breite Palette von Hardware, darunter Tags, Beacons, Sensoren, Fahrzeuge, Produktionsanlagen, eingebettete Geräte sowie Gesundheits- und Fitnessgeräte.
4. Konnektivitätsschicht: Auf dieser Ebene integrieren Felder und Cloud-Gateways Hardware- und Softwarekomponenten, um Cloud-Speicher mit Steuergeräten, Sensoren und anderen intelligenten Geräten zu verbinden.
5. Cloud-Schicht: Die Datenverarbeitung ist das Herzstück dieser Schicht, die von einer KI-Engine unterstützt wird und Datenspeicherung, Visualisierung, Analyse und Datenzugriff über eine API bietet.

Benutzer-Kommunikationsschicht: Diese Schicht umfasst Webportale und mobile Anwendungen, die das Engagement und die Interaktion der Nutzer innerhalb des Cloud-basierten AIoT-Ökosystems erleichtern.

1. Die AIoT-Datenverarbeitung kann auch effizient am Rande durchgeführt werden, was die Analyse von Daten von IoT-Geräten in unmittelbarer Nähe ermöglicht, wodurch die Bandbreitenanforderungen reduziert und potenzielle Verzögerungen bei der Datenanalyse vermieden werden.
2. Edge-basiertes AIoT ist um drei Kernschichten herum strukturiert und verbessert die Datenverarbeitung auf Geräteebene:
3. Collection Terminal Layer: Diese Schicht umfasst eine Vielzahl von Hardwaregeräten, darunter eingebettete Geräte, Fahrzeuge, Produktionsanlagen, Tags, Beacons, Sensoren, Mobilitätsgeräte sowie Gesundheits- und Fitnessgeräte. Diese Geräte sind über die bestehenden Stromleitungen nahtlos mit den Gateways verbunden.
4. Konnektivitätsschicht: Diese Schicht besteht aus Feld-Gateways und ist das entscheidende Bindeglied zwischen der Sammelterminal-Schicht und den bestehenden Stromleitungen, um eine nahtlose Datenübertragung zu gewährleisten.
5. Randschicht: Diese kritische Schicht beherbergt die für die Datenspeicherung, die Datenverarbeitung und die Generierung aufschlussreicher Informationen erforderliche Infrastruktur.

Bei AIoT-Anwendungen liegt der Schwerpunkt oft auf kognitivem Computing in Verbrauchergeräten, aber es ist wichtig, eine breitere AIoT-Nutzung zu untersuchen. Hier sind Beispiele für AIoT-Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

1. Smart Cities: Nutzung von IoT-Technologien wie Sensoren und Zählern zur Steigerung der betrieblichen Effizienz, zur Förderung des Wirtschaftswachstums und zur Verbesserung der Lebensqualität der Einwohner in städtischen Gebieten.
2. Intelligenter Einzelhandel: Einsatz intelligenter Kameras zur Erkennung von Käufern und zur Validierung von Self-Checkout-Transaktionen in Einzelhandelsumgebungen.
3. Intelligente Haushalte: Intelligente Geräte, die aus Benutzerinteraktionen und -daten lernen, um individuelle Unterstützung und Komfort zu bieten.
4. Intelligente Bürogebäude: Einsatz von IoT und KI zur Optimierung von Beleuchtung, Temperatur und Zugangskontrolle auf der Grundlage der Belegung, um Energie zu sparen.
5. Unternehmen und Industrie: Einsatz von Smart Chips für die vorausschauende Wartung in der Fertigung und Industrie.
6. Social Media und HR : Integration von KIoT-Tools mit Social Media- und HR-Plattformen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in HR-Prozessen.
7. Autonome Fahrzeuge: Nutzung mehrerer Sensoren und Kameras, um sicheres autonomes Fahren zu gewährleisten.
8. Autonome Lieferroboter: Einsatz von KI und Sensoren zur Navigation und Entscheidungsfindung bei Lieferaufgaben.
9. Gesundheitswesen: Erfassung und Überwachung von Gesundheitsdaten in Echtzeit mit medizinischen Geräten und Wearables.
10. Wearable Devices: Analyse von persönlichen Gesundheitsdaten, um Einblicke in Fitness, Schlaf und Wohlbefinden zu erhalten.
11. Kollaborationsroboter (Cobots): Unterstützung bei Fertigungs- und Montageaufgaben durch Daten von IoT-Geräten und KI-Tools.
12. Stadtgehirne: Nutzung von KIoT zur Verarbeitung städtischer Daten und zur Lösung von Problemen wie Verkehrsverstößen und Unfällen für die Stadtentwicklung.

AIoT, die Verschmelzung von Künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge, bietet eine Vielzahl von Vorteilen und steht vor verschiedenen Herausforderungen, die sich wie folgt zusammenfassen lassen:

Vorteile von AIoT :

• Verbesserte Betriebseffizienz: AIoT versetzt IoT-Geräte in die Lage, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die Echtzeitanpassungen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz ermöglichen.
• Adaptiver Systembetrieb: Die Datenanalyse in Echtzeit ermöglicht die Identifizierung potenzieller Systemausfälle, so dass das System die notwendigen Anpassungen im laufenden Betrieb vornehmen kann, was die Zuverlässigkeit erhöht.
• Effiziente Datenanalyse: AIoT rationalisiert die Datenüberwachungsprozesse, wodurch der Bedarf an ständiger menschlicher Aufsicht verringert und letztlich Kosten gespart werden.
• Skalierbarkeit: Die Flexibilität von AIoT ermöglicht eine einfache Erweiterung des Geräte-Ökosystems, um bestehende Prozesse zu optimieren oder innovative Funktionen einzuführen und so das Unternehmenswachstum zu fördern.
• Transformative Technologie: KI und IoT profitieren gegenseitig voneinander. KI bereichert das IoT mit maschinellen Lernfähigkeiten und verbessert die Entscheidungsprozesse. IoT verbessert die KI durch Konnektivität, Datenaustausch und Signalisierung. Durch diese Synergie wird ein größerer Wert aus IoT-generierten Daten erschlossen, der Unternehmen und Diensten zugute kommt.
• Erhöhte Sicherheit: IoT-Geräte sind anfällig für Sicherheitsrisiken, aber KI kann Bedrohungen erkennen und entschärfen. KI-Algorithmen analysieren Sensordaten, um Anomalien und potenzielle Sicherheitsverletzungen zu erkennen und die Sicherheit zu erhöhen. So kann KI beispielsweise das Bildmaterial von Sicherheitskameras auf verdächtige Aktivitäten überwachen und das Sicherheitspersonal alarmieren.
• Geringere menschliche Fehler: AIoT minimiert menschliche Fehler, die für Unternehmen eine erhebliche Quelle finanzieller Verluste darstellen. Durch die Analyse von Daten an der Quelle verringert AIoT die Wahrscheinlichkeit von Fehlern bei der Datenübertragung und -verarbeitung. Weniger Zwischenstationen im Arbeitsablauf bedeuten weniger Möglichkeiten für Fehler wie Dateneingabefehler.
• Personalisierung: IoT-Geräte sammeln Nutzerdaten, und KI nutzt diese Informationen, um das Nutzererlebnis zu personalisieren. So kann beispielsweise ein intelligenter Lautsprecher mithilfe von KI die Vorlieben der Nutzer erlernen und automatisch maßgeschneiderte Wiedergabelisten erstellen, was die Nutzerzufriedenheit erhöht.

Herausforderungen des AIoT :

• Datenschutzbedenken: Die Sammlung von Nutzerdaten für die Personalisierung wirft Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes auf und macht strenge Datenschutzmaßnahmen erforderlich.
• Komplexe Integration: Die Integration von KI in die bestehende IoT-Infrastruktur kann komplex sein und erfordert Kompatibilitätsanpassungen und eine mögliche Neukonfiguration.
• Datensicherheit: Mit zunehmenden Datenmengen wird die Gewährleistung der Datensicherheit immer schwieriger. Der Schutz der Daten vor Verstößen und Cyber-Bedrohungen ist eine ständige Aufgabe.
• Hohe Implementierungskosten: Die anfänglichen Einrichtungskosten für die AIoT-Infrastruktur, einschließlich Hardware und Software, können erheblich sein.
• Herausforderungen bei der Skalierbarkeit: Wenn IoT-Netzwerke expandieren, kann die Aufrechterhaltung von Leistung und Zuverlässigkeit zu einer Herausforderung werden.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die Einhaltung der sich weiterentwickelnden Vorschriften und Standards im AIoT-Bereich ist unerlässlich, kann aber komplex sein.
• Probleme mit der Interoperabilität: Die Sicherstellung einer nahtlosen Kommunikation zwischen verschiedenen IoT-Geräten und KI-Systemen ist eine ständige Herausforderung.
• Ethische Erwägungen: Ethische Bedenken in Bezug auf KI-Entscheidungen und Datennutzung müssen berücksichtigt werden.

Neben seinen Vorteilen und Anwendungen ist AIoT nicht immun gegen potenzielle Mängel, die den Betrieb stören und nachteilige Folgen haben können. So kann beispielsweise die Fehlfunktion autonomer Lieferroboter zu Lieferverzögerungen führen, intelligente Einzelhandelssysteme, die das Gesicht eines Kunden nicht erkennen, können unbeabsichtigt zu Warendiebstahl führen, oder das Übersehen wichtiger Umgebungshinweise durch autonome Fahrzeuge kann zu Unfällen führen.

Hier sind einige weitere Herausforderungen, die mit AIoT verbunden sind:

1. Cybersecurity-Schwachstellen: Die immer stärkere Vernetzung von AIoT-Geräten erhöht die Anfälligkeit für Cyberangriffe und Sicherheitsverletzungen und macht robuste Schutzmaßnahmen erforderlich.
2. Komplexität der Integration: Die harmonische Zusammenführung von IoT- und KI-Technologien ist eine komplexe Aufgabe, die spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten erfordert, um einen nahtlosen Betrieb zu gewährleisten.
3. Komplexität der Datenverwaltung: Die Verwaltung der umfangreichen Daten, die von einer Vielzahl von Sensoren generiert werden, ist von entscheidender Bedeutung und erfordert effektive Datenverwaltungsstrategien für aussagekräftige Erkenntnisse.
4. Hohe Implementierungskosten: Die Implementierung von AIoT-Technologien ist mit erheblichen Kosten verbunden, einschließlich spezieller Ausrüstung, Software und qualifiziertem Personal, was eine beträchtliche Investition darstellen kann.
5. Überlegungen zum Datenschutz: Es gibt berechtigte Bedenken hinsichtlich der Handhabung und Speicherung von Daten, die von KIoT-Geräten erfasst werden, was zu potenziellen Fragen des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre führt.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen und die Nutzung des Potenzials von AIoT erfordern eine sorgfältige Planung, robuste Sicherheitsmaßnahmen und ein Engagement für Datenschutz und Data Governance.

Durch die nahtlose Integration von KI und IoT wird eine neue Ära intelligenter Systeme eingeläutet, die in der Lage sind, autonome und fundierte Entscheidungen zu treffen, wodurch der Bedarf an menschlichen Eingriffen erheblich reduziert wird.

Die digitale Transformation, die durch die Zusammenarbeit von KI und IoT vorangetrieben wird, birgt ein immenses Potenzial, um ungenutzten Kundennutzen in einer Reihe von vertikalen Branchen zu erschließen. Dazu gehören Edge-Analytics, autonome Fahrzeuge, personalisierte Fitness, medizinische Fernversorgung, Präzisionslandwirtschaft, intelligenter Einzelhandel, vorausschauende Wartung und industrielle Automatisierung.

In der dynamischen AIoT-Landschaft stechen mehrere wichtige Trends hervor:

1. Edge Computing: Bahnbrechende Edge-Computing-Technologien verarbeiten Daten direkt an der Quelle, reduzieren Latenzzeiten, steigern die Effizienz und entschärfen Netzwerküberlastungen.
2. Schwarmintelligenz: Inspiriert von natürlichen Schwärmen wie Bienen und Ameisen, orchestriert diese Technologie das dezentrale und selbstorganisierte Verhalten von Systemen, um die Funktionsweise von IoT-Geräten zu optimieren.
3. 5G-Technologie: Die Integration von 5G stellt eine bahnbrechende Innovation für AIoT dar und ermöglicht dank höherer Bandbreite und geringerer Latenz blitzschnelle Datenübertragungen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen IoT-Geräten gewährleisten.
4. Betriebliche Effizienz: AIoT ist in der Lage, betriebliche Engpässe zu beseitigen und Herausforderungen wie die Kosten für die Verwaltung des Humankapitals und die Feinheiten der Lieferkettenlogistik zu bewältigen.
5. Computer Vision: Computer Vision befähigt Maschinen, visuelle Informationen aus der realen Welt zu interpretieren. Sie analysiert Videoströme, erkennt Objekte und identifiziert Anomalien in AIoT-Anwendungen und ermöglicht Automatisierung, Überwachung und Optimierung in Echtzeit. Im Kontext von Industrie 4.0 revolutioniert es den Industriesektor, indem es die betriebliche Effizienz steigert, die Qualitätskontrolle verbessert, die vorbeugende Wartung optimiert und die Sicherheit der Mitarbeiter in den Vordergrund stellt.