يضيف الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى منصات إنترنت الأشياء

 قد يكون التطبيق القاتل لإنترنت الأشياء هو الذكاء الاصطناعي.

في حين أنه قد يكون من الصعب تصنيف الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي متعدد الأوجه الخاص به كتطبيقات حقيقية ، إلا أن هذه التقنيات يمكن أن تغير عمليات إنترنت الأشياء بشكل عميق. يجعل الذكاء الاصطناعي شبكات إنترنت الأشياء أكثر ذكاءً وقدرة على التوسع حسب الحاجة دون التعرض لخطر النمو الذي لا يمكن السيطرة عليه.

تمثل عمليات إنترنت الأشياء كفاحًا مستمرًا لمحاولة ضمان تشغيل الآلاف أو أكثر من الأجهزة بشكل صحيح وآمن على شبكة مؤسسة وأن البيانات التي يتم جمعها دقيقة وفي الوقت المناسب. في حين أن محركات التحليلات الخلفية المتطورة تقوم بالرفع الثقيل لمعالجة التدفق المستمر للبيانات ، فإن ضمان جودة البيانات نفسها غالبًا ما يُترك لمنهجيات قديمة إلى حد ما.

للمساعدة في كبح جماح البنى التحتية لإنترنت الأشياء المترامية الأطراف ، فإن بعض بائعي منصات إنترنت الأشياء يخبزون في تقنية الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة لتعزيز قدرات إدارة العمليات الخاصة بهم. بعض بائعي المنصات البارزة ، مثل IBM و Schneider Electric ، قد سجلوا بالفعل سنوات من الخبرة في دمج AI / ML في منتجاتهم ، لكن استخدام AI / ML بعيد كل البعد عن أن يكون عالميًا بين جميع مزودي منصات إنترنت الأشياء.

أشار سام لوسيرو ، كبير المحللين ، خدمات وتقنيات إنترنت الأشياء ، في شركة أومديا للتحليل: "أود أن أقول عبر مئات بائعي منصات إنترنت الأشياء ، إنها لا تزال ظاهرة نادرة إلى حد ما". "لا تزال ميزة متطورة في مجموعات الحلول."

لماذا تحتاج منصات إنترنت الأشياء إلى AI / ML

على الرغم من محدودية طرح المنتج حتى الآن ، هناك أدلة كثيرة على أن الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي سيكون عنصرًا ضروريًا في معظم منصات إنترنت الأشياء. يمكن لأدوات الإدارة التقليدية أن تلبي متطلبات بيئات إنترنت الأشياء الأكبر ، حيث إنها غير قادرة على مواكبة الحجم الهائل للشبكات والعدد المتزايد من الأجهزة التي ترتبط بها.

قد تكون الأدوات الحالية مثل أنظمة SCADA قادرة على توفير المراقبة الأساسية لأجهزة الاستشعار والمحركات والأجهزة المتصلة الأخرى ، ولكن المعلومات التي يتلقونها أساسية في أحسن الأحوال. عادةً ما تستند البيانات إلى عتبات محددة مسبقًا ، مع القليل من الفروق النوعية أو عدم وجودها على الإطلاق.

يرى Joe Berti ، نائب الرئيس لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في شركة IBM ، أن بيئات SCADA المتقادمة هي الدافع الرئيسي للترقية إلى إدارة إنترنت الأشياء المزودة بالذكاء الاصطناعي.

قال بيرتي: "لمجرد وجود هذه البنية التحتية الهائلة لأنظمة SCADA التي تجمع البيانات للمرافق والنفط والغاز والتصنيع ، وقد قاموا بجمع البيانات لمدة 10 إلى 15 عامًا" ، لكنهم يعتمدون على نقاط محددة. "

مثل هذه العمليات اليدوية - تحديدًا النقاط التي تتحول فيها عمليات جمع البيانات من "جيدة" إلى "سيئة" - هي إحدى القضايا الرئيسية التي تساهم في أساليب الإدارة غير الفعالة وغير الدقيقة في كثير من الأحيان.

عامل آخر يساهم في زيادة الإلحاح على اعتماد الذكاء الاصطناعي هو تضاؤل ​​القوى العاملة في العديد من الصناعات التي تعتمد على بيئات إنترنت الأشياء الخاصة بهم. القوة العاملة المتعاقدة - تقلص نتيجة التقاعد وتسريح العمال وتحويل العمليات إلى الخارج - تترك فجوة في الخبرة يمكن تخفيفها بمساعدة أنظمة إدارة أكثر ذكاءً.

<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

لمزيد من المعلومات حول منصات إنترنت الأشياء ، راجع تقرير Omdia "منصات إدارة الاتصال - تحليل 2021".

ما الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي لإنترنت الأشياء

يركز الذكاء الاصطناعي المستند إلى النظام الأساسي على البيانات التي تتدفق عبر المستوى التشغيلي لضمان أن جمع البيانات والأجهزة الأخرى تعمل بكفاءة. لا يؤثر الذكاء الاصطناعي المستند إلى النظام الأساسي على البيانات التي يتم جمعها للتحليل.

قال لوسيرو من Omdia ، إنه "تمييز مهم بين البيانات حول كيفية تشغيل نظامك والبيانات التي يوفرها نظامك".

من ناحية التحليلات ، قامت بعض التطبيقات - المستندة إلى السحابة عادةً - بدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ، لكنها تختلف عن تطبيقات النظام الأساسي الموجهة تشغيليًا.

باستخدام الذكاء الاصطناعي - وخاصة التعلم الآلي - يمكن مراقبة الصحة التشغيلية لأجهزة الشبكة استنادًا إلى البيانات في الوقت الفعلي وتتبعها على مدار فترة زمنية بحيث يمكن تحليل مجموعة من المعلمات. يوفر هذا النهج المزيد والمزيد من المعلومات المحددة حول كيفية عمل الأجهزة مقارنة بالأداء الأقل إعلاميًا الذي يتم قياسه مقابل معايير محددة مسبقًا. في بعض الحالات ، سيؤدي إدخال البيانات التشغيلية التي تم التقاطها بالفعل في محرك التعلم الآلي إلى زيادة اتساع نطاق خبرته والسماح له بتوفير المزيد من المعلومات الدقيقة.

جانب الصقيع الحقيقي أمر بالغ الأهمية أيضًا. اليوم ، كثير من مسؤولي إنترنت الأشياء غارقون في الكم الهائل من المعلومات التي تقدمها شبكاتهم. قال بيرتي من شركة IBM إن العملاء يطالبون بالمساعدة ، وأشار إلى أن العديد منهم يقولون ، "إننا نتلقى آلاف التنبيهات ولذا لا يمكننا الالتفات إليها - فهذه ضوضاء والكثير جدًا بالنسبة لنا للتعامل معها . "

قال بيرتي إن حل IBM يمكنه التعامل مع هجمة المعلومات وتحليلها للحصول على نقاط بيانات ذات مغزى حقًا: "إنه أساسًا اكتشاف الشذوذ المستند إلى الذكاء الاصطناعي" ، قال بيرتي ، "وما نجده حقًا هو ما الذي يعمل بشكل مختلف هنا؟ "

يوفر هذا المستوى من جمع البيانات وتحليلها مزيدًا من التبصر في أداء الشبكة. قال لوسيرو: "ما نتحدث عنه هو محاولة ، على سبيل المثال ، اكتشاف الحالات الشاذة أو اكتشاف أنماط الاستخدام ، ثم نكون قادرين على القول ، حسنًا ، لنعمل بشكل مختلف". "دعنا نغير تعليمات التشغيل هذه لأننا نحصل على هذه البيانات التي نعالجها تلقائيًا ويمكننا العمل بكفاءة أكبر نتيجة لذلك."

توفر شنايدر إلكتريك إمكانات الذكاء الاصطناعي "المتكاملة تمامًا كخيار" وفقًا لمارتن باور ، مدير التسويق EcoStruxure في Schneider ، والذي رد على أسئلة IoT World Today عبر البريد الإلكتروني. "يتمتع العملاء بالمرونة الكاملة لتشغيل EcoStruxure Machine Advisor لجمع البيانات وعرضها [التي تم جمعها من] الأجهزة أو لإضافة خيار التحليلات للصيانة التنبؤية."

لا يستخدم تطبيق IBM الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الحالات الشاذة فحسب ، بل يمكنه أيضًا بدء الأنشطة بناءً على هذا الاكتشاف. قال بيرتي: "نحن في الواقع نغلق الحلقة". "يمكننا إنشاء أمر عمل داخل Maximo ثم طلب فني يلقي نظرة على المعدات." يمكن للفني استخدام جهاز محمول لرؤية المعلومات مع العلاجات المقترحة.

AI Aids أمان إنترنت الأشياء أيضًا

مع تلقي بيانات أفضل وتحليلها بشكل أسرع ، يمكن للأنظمة الأمنية ومشغلي الأنظمة الاستجابة بسرعة أكبر عند ظهور تهديد محسوس.

بدون الذكاء الاصطناعي ، قد يُصدر نظام الأمان أو الإدارة تنبيهًا فقط إذا فشل الجهاز في الاستمرار في العمل وجمع البيانات ونقلها. ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة أن يكتشف التفاصيل الدقيقة لتشغيل الجهاز والتي قد تشير إلى أن الجهاز الذي يعمل على ما يبدو بشكل صحيح يتصرف بطريقة شاذة - ربما يجمع البيانات عندما لا يكون من المتوقع أو يعمل خارج نطاق درجة الحرارة.

قال لوسيرو: "على مستوى التحكم ، يعد استخدام ML نوعًا من اكتشاف الشذوذ ، مما يؤدي إلى تحسين الأمن نتيجة لذلك".

أشار بيرتي من شركة آي بي إم إلى أن المعلومات التي تم جمعها والعمل عليها من قبل الإدارة بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تساعد في عزل أجزاء من شبكة إنترنت الأشياء وبالتالي تقليل نقاط الضعف وإمكانية إرفاق الأسطح للمتطفلين.

تستفيد منصة EcoStruxure من Schneider أيضًا من خبراتها في مجال الذكاء الاصطناعي لتعزيز أمان الشبكة. كتب Schneider's Bauer: "يعد الأمن السيبراني أحد الجوانب الأكثر صلة في تطوير عروضنا".

مطلوب القليل من الإقامة لإضافة الذكاء الاصطناعي إلى إنترنت الأشياء

قد يحجم بعض المستخدمين عن تنفيذ أو ترقية منصة إنترنت الأشياء المحسّنة بالذكاء الاصطناعي ، على افتراض أن تكنولوجيا البرمجيات الحديثة هذه ستتطلب أجهزة متطورة بنفس القدر ، مما يعني ترقيات مكثفة ومكلفة للأجهزة.

لكن هذا ليس هو الحال بالضرورة.

قال Lucero: "لم أسمع عن أي تعديلات خاصة تحتاج إلى دمجها أو تطويرها على الجهاز نفسه ، وإذا كان هناك حقًا بالنسبة للغالبية العظمى من أجهزة إنترنت الأشياء ، فسيكون ذلك نوعًا ما يفسد الصفقات منذ البداية . "

الأمر نفسه ينطبق على تنسيق البيانات التي ترسلها الأجهزة والبروتوكولات التي تستخدمها لنقل البيانات لفترة طويلة. يمكن لمعظم المنصات القادرة على الذكاء الاصطناعي جمع البيانات وتفسيرها في مجموعة متنوعة من التنسيقات المألوفة باستخدام بروتوكولات نقل مجربة وحقيقية.

قال بيرتي: "يمكننا في الواقع قبول أي نوع من البيانات". "ما فعلناه هو أننا كتبنا موصلات لأنظمة SCADA الرئيسية."

إن النهوض والركض بشكل عام ليس بهذه الصعوبة أيضًا. كما ذكرنا سابقًا ، تستفيد بعض أنظمة AI / ML من قدرتها على استيعاب البيانات التاريخية وتحليلها ، ولكن عادةً ما يكون هناك القليل من التدريب المطلوب للأنظمة أو المشغلين.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع سوق إنترنت الأشياء

ليس هناك شك في أن الذكاء الاصطناعي أصبح جزءًا لا يتجزأ من إدارة عمليات إنترنت الأشياء. ستشهد تركيبات إنترنت الأشياء الأكبر حجمًا فوائد الذكاء الاصطناعي في وقت أقرب من التركيبات الأصغر حجمًا بسبب نطاق وتحديات تشغيل بيئة إنترنت الأشياء الكبيرة والمعقدة. وعلى الرغم من أن مجموعة الأنظمة الأساسية التي تدعم الذكاء الاصطناعي محدودة اليوم ، إلا أن ذلك سيتغير قريبًا.

قال لوسيرو: "إننا نشهد بالفعل توطيدًا في مشهد البائعين". "أظن أن الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة سيكون أحد تلك الأشياء التي تساعد على تسريع هذه العملية."

من الممكن أيضًا - على الرغم من عدم حدوث ذلك اليوم - أن يقوم بائعي الأنظمة الأساسية المحسّنة بالذكاء الاصطناعي بتوفير بعض إمكانات الذكاء الاصطناعي هذه للتطبيقات الأخرى عبر واجهات برمجة التطبيقات أو عمليات تكامل أخرى.

قال لوسيرو: "أنا متأكد من أنه سيتم الكشف عن ذلك جنبًا إلى جنب مع الميزات والوظائف الأخرى ، لكنني أعتقد أن هذا مرة أخرى هو أبعد قليلاً من هذا المجال فيما يتعلق بالتكامل المباشر مع منصة إنترنت الأشياء."