¿Cómo integrar profundamente el Internet de las cosas, el big data y la inteligencia artificial?
El Internet de las cosas, el big data y la inteligencia artificial son temas candentes en la industria de Internet en los últimos años, y existe una conexión muy estrecha entre los tres. Si desea analizar cómo se integran el Internet de las cosas, el big data y la inteligencia artificial, primero debe comprender sus conceptos básicos.
Concepto
1. Internet de las Cosas
Según la explicación de la Enciclopedia Baidu, el Internet de las Cosas (IoT) es un sistema de información basado en Internet, tradicional. redes de telecomunicaciones, etc. Portador, que permite que todos los objetos físicos ordinarios a los que se puede direccionar de forma independiente formen una red interconectada (Internet de todo). El diseño de la arquitectura de la red IoT consta de una capa de percepción, una capa de red y una capa de aplicación, que implementan respectivamente las funciones de recopilación, transmisión y aplicación de datos. En la actualidad, Internet de las cosas se ha utilizado ampliamente en campos como la atención médica inteligente, la protección ambiental inteligente, las ciudades inteligentes, los hogares inteligentes y la logística.
2. Big data
Big data se refiere a colecciones de datos que no se pueden capturar, gestionar y procesar dentro de un cierto rango de tiempo utilizando herramientas de software convencionales. Requiere nuevos modelos de procesamiento para tenerlos más sólidos. Activos de información masivos, de alto crecimiento y diversificados con poder de toma de decisiones, descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos. Big data tiene las características "5V" de gran volumen (Volumen), puntualidad (Velocidad), diversidad (Variedad), baja densidad de valor (Valor) y autenticidad (Veracidad).
3. Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es una nueva ciencia técnica que estudia y desarrolla teorías, métodos, tecnologías y sistemas de aplicación para simular, extender y ampliar la inteligencia humana. Actualmente, la inteligencia artificial está cambiando los modelos tradicionales de diversas industrias. El aprendizaje automático/aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial, se ha utilizado ampliamente en campos como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), la visión por computadora (CV), la traducción automática y la traducción automática. sistemas de recomendación.
Integración profunda
El Internet de las cosas, el big data y la inteligencia artificial se complementan y pueden formar un camino de circuito cerrado. Internet de las cosas, como capa de percepción inteligente, es el principal responsable de recopilar datos en el sitio y cargarlos en una base de datos distribuida, y como capa de almacenamiento de datos, guarda los datos procesados por ETL en un sistema de archivos distribuido (; HDFS) o almacén de datos (HIVE); la inteligencia artificial como capa de aplicación puede usar sparkml o tensorflow para implementar algoritmos relevantes de aprendizaje automático o aprendizaje profundo para realizar minería de datos en datos almacenados en HDFS o HIVE.
Casos de aplicación
En la actualidad, el Internet de las cosas, los big data y la inteligencia artificial se han utilizado ampliamente en ciudades inteligentes, protección ambiental inteligente, transporte inteligente y otros campos. Tomando como ejemplo la advertencia del aire en la protección ambiental inteligente, en primer lugar, el Internet de las cosas se puede utilizar como una capa de detección inteligente y la información sobre la calidad del aire recopilada por el equipo de monitoreo del aire instalado en el sitio del cliente se transmite al centro de datos a través de la red; luego, se utilizan herramientas ETL de big data (spark, hive) para realizar la limpieza de datos y almacenarlos en una base de datos/sistema de archivos/almacén de datos distribuidos, finalmente, se utilizan tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial para realizar análisis de big data (sparkml); , tensorflow) para predecir la calidad del aire en los próximos días y utilizarlo para ayudar en la toma de decisiones científicas y mejorar el medio ambiente.