تحقيق القدرات الكامنة لانترنت الأشياء باستخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
على الرغم من الكم الهائل من بيانات إنترنت الأشياء التي تم التقاطها ، فإن المؤسسات تقصر عن تحقيق أهداف إدارة أداء المؤسسة الخاصة بها لأن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لا يتسعان لمواجهة التحديات في الوقت الفعلي التي تواجهها المؤسسات. إذا قمت بحل التحدي المتمثل في توسيع نطاق أعباء العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي منذ البداية ، فيمكن لمنصات إنترنت الأشياء وإنترنت الأشياء الوفاء بوعد تحسين الأداء التشغيلي.
تسعى المزيد من المؤسسات إلى اتخاذ مبادرات متطورة قائمة على الذكاء الاصطناعي لتحويل بيانات الإنتاج في الوقت الحقيقي من أجهزة إنترنت الأشياء وبيانات مراقبة العمليات إلى نتائج أسرع. تتعامل الشركات التي تتبنى تطبيقات إنترنت الأشياء مع تحديات نقل كمية هائلة من البيانات المتكاملة إلى مركز بيانات أو منصة سحابية مركزية للتحليل واستخلاص التوصيات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إن الجمع بين التكاليف المرتفعة لمركز البيانات الموسع أو التخزين السحابي ، وقيود النطاق الترددي ، ومتطلبات الخصوصية المتزايدة تجعل التطبيقات المتطورة القائمة على الذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر الاستراتيجيات شيوعًا للتغلب على تحديات نمو إنترنت الأشياء.
المصدر:
تعليقات
إرسال تعليق