Autor: Zen und die Kunst der Computerprogrammierung
Als neue Form des physischen Netzwerks wird das Internet der Dinge (IoT) ein neues Servicemodell mit sich bringen. Das Internet der Dinge kann Unternehmen dabei helfen, eine Reihe umfassender Anwendungsszenarien wie Fernüberwachung, Fernsteuerung, Fernverwaltung und Echtzeit-Datenerfassung zu realisieren. Mit der zunehmenden Anzahl intelligenter Geräte werden Anwendungsszenarien wie Smart Home und Smart Security immer beliebter, was die Branche dazu veranlasst hat, die Nachfrage nach dem Internet der Dinge und den Smart Home-Branchen zu erhöhen. Da die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) im Bereich des intelligenten IoT jedoch noch in den Kinderschuhen steckt, muss noch erforscht werden, wie ein effizientes intelligentes IoT-System von Grund auf aufgebaut werden kann.
Derzeit haben viele Teams im In- und Ausland IoT-Systeme entwickelt, die auf Cloud-Computing-Plattformen basieren. Die Vorteile dieser Systeme sind Skalierbarkeit, bequeme Bereitstellung, niedrige Kosten und hohe Flexibilität. Sie können auch Internet-Big Data für intelligente Analysen und Analysen nutzen. Entscheidungen, aber sie lösen nicht wirklich das große Problem des Internets der Dinge.
Um das Problem des intelligenten Internets der Dinge zu lösen, besteht die Strategie „Internet der Dinge + künstliche Intelligenz“ meines Landes darin, eine vollständig KI-gesteuerte Intelligenz aufzubauen, indem traditionelle IT und Informatik mit neuen Methoden des maschinellen Lernens und der Statistik kombiniert werden. IoT-Ökosystem . Mit seiner Fähigkeit, in die Cloud zu gehen, der Unterstützung riesiger Datenmengen, fortschrittlichen Kommunikationsnetzwerken und Supercomputing-Fähigkeiten wird das intelligente Internet der Dinge immer intelligenter.
Derzeit haben einige Forscher im In- und Ausland untersucht, wie KI-Algorithmen zur Verarbeitung von Sensordaten in industriellen Prozessen eingesetzt werden können, um eine intelligente Überwachung, Vorhersage und Steuerung zu erreichen, und wie Algorithmen des maschinellen Lernens und Techniken des Verstärkungslernens eingesetzt werden können, um Probleme bei der intelligenten Logistikbereitstellung zu lösen. Es ist jedoch zu beachten, dass die aktuelle KI-Technologie auf dem Markt noch in den Kinderschuhen steckt und die menschliche Arbeitsbelastung nicht vollständig ersetzen kann und sogar viele Mängel und Einschränkungen aufweist.
Daher ist die Frage, wie ein vollständiger Satz KI-basierter Industrieautomatisierungs- und intelligenter Logistiklösungen aufgebaut werden kann, immer noch eine Richtung, die es wert ist, erkundet zu werden. In diesem Artikel werden die Kenntnisse der industriellen Automatisierung und der intelligenten Logistik kombiniert und in Form von Fällen erläutert, wie eine Reihe von KI-basierten intelligenten industriellen Automatisierungs- und intelligenten Logistiklösungen entworfen werden können.