Hvordan IoT og AI fungerer sammen

Hvordan IoT og AI fungerer sammen

Hvordan IoT og AI fungerer sammen. Det er to teknologier, som blir brukt den dag i dag. IoT, har alle rede sine funksjoner i dag, det har også AI. IoT, er kan sees på som en halvautomatisk måte og opprere ting på. Men når man implementerer AI-Teknologi, så blir det «helautomtisert» og kan tenke selv. Ved og kjenne igjen mønster og bruke maskinlæring.

Det er best og ta noen eksempler, som kan forklare hvordan disse to kan brukes sammen

IoT og AI innen Helse

Smarte helseenheter for diabetesbehandling

Anta at en person lider av diabetes og ønsker å forbedre sin egenomsorg ved hjelp av smarte helseenheter som kombinerer IoT og AI-teknologi.

Hvordan fungerer det

1. Glukosemåler med IoT. Personen bruker en smart glukosemåler som er koblet til internett. Glukosemåleren måler personens blodsukkernivå og sender kontinuerlig data til en mobilapplikasjon eller en skybasert plattform.
2. Datainnsamling og -analyse med AI. Mobilapplikasjonen eller skyplattformen bruker AI-algoritmer til å analysere glukosedataene over tid. AI lærer av personens livsstilsvalg, matinntak, fysiske aktivitet og hvordan disse faktorene påvirker blodsukkernivået.
3. Personlig rådgivning. Basert på analysen av glukosedata og læringen fra AI. Gir mobilapplikasjonen personen personlig rådgivning om hvordan de kan forbedre sin diabetesbehandling. Dette kan inkludere forslag til kostholdsendringer, treningstips, medisinasjonsjusteringer og andre tilpasninger basert på individuelle behov.
4. Alarmer og varsler. Hvis glukosedataene viser et potensielt farlig nivå av blodsukker, kan AI sende advarsler og varsler til personen og deres pårørende, slik at de kan reagere raskt på en potensiell nødsituasjon.
5. Deling av data med helsepersonell. Personen kan velge å dele sine glukosedata med helsepersonell, slik at leger og diabetessykepleiere kan få tilgang til sanntidsinformasjon om personens tilstand og gi mer informerte behandlingsbeslutninger.

Fordeler

• Bedre diabetesbehandling. Ved å bruke smarte helseenheter som kombinerer IoT og AI-teknologi. kan personen få bedre innsikt i sin egen helse og ta mer informerte beslutninger om sin diabetesbehandling.
• Forebyggende tiltak. AI kan hjelpe til med å identifisere trender og mønstre i glukosedataene som kan indikere potensielle problemer eller utfordringer i behandlingen. Dette gjør det mulig å ta forebyggende tiltak for å forhindre komplikasjoner.
• Bedre pasientstøtte. Mobilapplikasjonen som er drevet av AI kan gi personen kontinuerlig støtte og veiledning, noe som kan bidra til å forbedre egenomsorg og opprettholde en bedre livskvalitet.

Dette eksempelet viser hvordan IoT og AI-teknologi kan brukes til å forbedre helsevesenet ved å tilby innovative løsninger. For pasienter med diabetes. Smarte helseenheter som kombinerer datainnsamling fra IoT med AI-analyse. Gir en mer personlig og effektiv tilnærming til behandlingen og egenomsorgen for personer med kroniske sykdommer.

IoT og AI i Trafikk

I en travel by med mye trafikk. Ønsker lokale myndigheter å redusere trafikkorker og forbedre trafikkflyten ved hjelp av IoT og AI-teknologi.

Hvordan fungerer det

1. Sensorer for trafikkovervåking: Sensorer er installert langs veiene og i kryss for å overvåke trafikkstrømmer, biler og fotgjengere. Disse sensorer samler inn sanntidsdata om trafikkmengde, hastighet og køer.
2. Datainnsamling med IoT: Sensorer sender kontinuerlig trafikkdata til en sentralisert trafikkstyringsplattform, som kan være skybasert.
3. Dataanalyse med AI: AI-algoritmer analyserer de innsamlede trafikkdataene for å identifisere mønstre, predikere trafikkorker og optimalisere trafikkflyten. AI lærer av tidligere data og tilpasser seg endrede trafikkforhold.
4. Trafikklysjustering: Basert på AI-analysen, kan trafikkstyringsplattformen automatisk justere trafikklyssykluser for å redusere køer og forbedre trafikkflyten. For eksempel kan grønt lys forlenges i retning med mer trafikk for å øke trafikkflyten.
5. Trafikkinformasjon for sjåfører: Byen kan også bruke AI til å sende sanntids trafikkinformasjon til sjåfører gjennom smarttelefonapper eller trafikkskilt. Dette hjelper sjåfører med å ta alternative ruter og unngå trafikkorker.
6. Prediktivt vedlikehold. AI kan også brukes til å predikere vedlikeholdsbehov på veiene. For eksempel oppdage potensielle farepunkter eller behovet for reparasjon, slik at myndighetene kan ta raskere tiltak.

Fordeler

• Reduserte trafikkorker: Ved å bruke IoT-sensorer og AI-analyse kan trafikkstyringsplattformen ta raske beslutninger for å redusere trafikkorker og forbedre trafikkflyten.
• Bedre trafikkinformasjon. AI-baserte apper gir sanntids trafikkinformasjon til sjåfører, noe som hjelper dem med å ta mer effektive ruter og redusere reisetiden.
• Effektiv ressursbruk: Justering av trafikklys basert på AI-analyse gjør det mulig å optimalisere ressursbruk. Som tid og drivstoff, for både sjåfører og bymyndigheter.

Dette eksempelet viser hvordan IoT og AI-teknologi. Kan brukes til å forbedre trafikkstyring i byer og bidra til mer effektiv og bærekraftig transport. Ved å samle inn sanntidsdata og bruke AI for å analysere og styre trafikken. Kan byene redusere trafikkproblemer og forbedre trafikkopplevelsen for innbyggerne.

IoT og AI innen Smarthjem

Smartt hjem med automatisert belysning

Anta at du har et smartt hjem med IoT-enheter og AI-teknologi integrert. Du har installert smarte lyspærer i huset som kan kobles til internett og styres via en smarttelefonapp. I tillegg har du implementert AI-teknologi som lærer av dine preferanser og atferd.

Hvordan fungerer det

1. Datainnsamling med IoT: Smarte lyspærer er utstyrt med sensorer som kan oppdage bevegelse og omgivelseslys. Disse sensorer sender kontinuerlig data til en sentralisert server eller skyen.
2. Dataanalyse med AI: AI-algoritmer analyserer dataene som er samlet inn fra smarte lyspærer. De lærer dine vaner og preferanser når det gjelder belysning. Som for eksempel hvilke rom du oppholder deg i til visse tider på dagen. Og hvor mye lys du vanligvis foretrekker.
3. Automatisert belysning. Basert på analysen av dataene og dine preferanser, tar AI beslutninger om hvordan belysningen skal være i hvert rom. For eksempel, hvis du ofte går inn i stuen om kvelden. Kan AI automatisk slå på lyset i stuen når den oppdager bevegelse. Hvis det er mye naturlig lys ute, kan AI også justere intensiteten på lyspærene for å spare energi.
4. Tilpasning over tid: AI lærer kontinuerlig av dine endrede vaner og preferanser over tid. Hvis du begynner å endre rutinene dine, vil AI tilpasse belysningsmønstrene deretter.

Fordeler:

• Beleilig. Du trenger ikke å manuelt slå på og av lysene. AI tar vare på det basert på dine bevegelser og preferanser.
• Energibesparende: Ved å tilpasse belysningen etter behov, kan du spare energi og redusere strømkostnadene.
• Tilpasset opplevelse: AI sørger for at belysningsopplevelsen i hjemmet ditt er tilpasset dine behov og vaner.

Dette er et enkelt eksempel på hvordan IoT og AI. Kan fungere sammen for å skape en mer intelligent og tilpasset opplevelse i et smartt hjem. Kombinasjonen av IoT-enheter som samler inn data og AI som analyserer og tar beslutninger basert på dataene. Gjør det mulig å skape mer effektive og brukervennlige løsninger.

Oppsummert

IoT og AI, har med andre ord en rekke bruksområder. Disse eksemplene, er bare en liten brøkdel av hva de kan brukes til. Som eksemplene ovenfor ga, så kan de brukes alt i fra trafikksystem, til og forbedre helsen. Til og ha bedre, mer energibesparende og effektive hjem. Og det er bare et tidspørsmål, før dette blir dagligdags og implementere i husene som blir bygd.