هوش مصنوعی (AI) و اینترنت اشیاء (IoT) دو فناوری پیشرفته و پرطرفدار در دنیای تکنولوژی هستند که با همکاری یکدیگر، می‌توانند بهره‌وری را افزایش داده و فرآیندهای دنیای واقعی را بهبود ببخشند. هوش مصنوعی با افزودن قابلیت‌هایی شبیه به آگاهی و تصمیم‌گیری انسانی به سیستم‌های IoT، امکان مدیریت هوشمندتر و کارآمدتر محیط‌ها را فراهم می‌کند. در این مقاله، به بررسی مفهوم IoT و AI، نحوه همکاری آن‌ها و چگونگی بهره‌مندی کسب‌وکارها از این فناوری‌ها می‌پردازیم. این محتوا برای کاربران به‌صورت روان و دوستانه نوشته شده و برای موتورهای جستجو مانند گوگل بهینه‌سازی شده است تا در نتایج جستجو رتبه‌بندی بهتری داشته باشد.
اینترنت اشیاء (IoT) چیست؟
اینترنت اشیاء (IoT) شبکه‌ای از دستگاه‌های متصل به هم است که به‌جای انسان‌ها با یکدیگر ارتباط برقرار می‌کنند. این دستگاه‌ها معمولاً برای حس کردن شرایط دنیای واقعی (مانند دما، نور یا حرکت) طراحی شده‌اند و بر اساس اطلاعات دریافتی، اقداماتی مانند روشن کردن یک لامپ یا باز کردن یک درب را انجام می‌دهند. این فرآیند معمولاً شامل قوانین پیچیده‌ای است که برای مدیریت بلادرنگ فرآیندها طراحی شده‌اند.
در قلب IoT، مفهومی به نام کنترل لوپ (Control Loop) وجود دارد. کنترل لوپ بخشی از برنامه IoT است که اطلاعات را دریافت می‌کند (مانند فعال شدن یک حسگر) و اقدامات لازم را آغاز می‌کند. برای مثال، وقتی حسگری در انبار تشخیص می‌دهد که کامیونی وارد شده است، دروازه باز می‌شود (تصمیم کنترل لوپ) و اطلاعات محموله به موجودی انبار اضافه می‌شود (تراکنش تجاری).
کنترل لوپ‌ها معمولاً باید سریع عمل کنند تا تأخیر در فرآیندها به حداقل برسد. برای مثال، اگر اسکن یک کد QR روی محموله کامیون به‌جای اسکن دستی توسط کارگر انجام شود، سرعت ورود کامیون به انبار افزایش می‌یابد و ظرفیت انبار بهینه می‌شود.
هوش مصنوعی (AI) چیست؟
هوش مصنوعی (AI) دسته‌ای از برنامه‌ها است که می‌توانند شرایط را تحلیل کرده و بدون دخالت مستقیم انسان، تصمیم‌گیری کنند، مشابه عملکرد ذهن انسان در برابر حواس. امروزه چهار نوع اصلی AI وجود دارد:
- هوش مصنوعی مبتنی بر قوانین (Rule-based AI): این نوع AI از قوانین از پیش برنامه‌ریزی‌شده برای ارتباط بین رویدادها و اقدامات استفاده می‌کند. برای مثال، “اگر حسگر فعال شد، لامپ را روشن کن.”
- یادگیری ماشین (Machine Learning – ML): در این نوع، برنامه از داده‌ها یاد می‌گیرد و رفتارها را بدون نیاز به برنامه‌نویسی دستی تقلید می‌کند. مثلاً با مشاهده رفتار انسان در شرایط خاص، می‌تواند آن را تکرار کند.
- شبکه‌های عصبی یا استنتاجی (Neural Networks): این فناوری AI سعی می‌کند مانند مغز انسان عمل کند و با تحلیل داده‌ها (مثل تصاویر) تصمیم‌گیری کند.
- هوش مصنوعی مولد (Generative AI): مانند ChatGPT، این نوع AI با تحلیل میلیون‌ها سند آنلاین، یک پایگاه دانش ایجاد می‌کند و به سوالات به زبان طبیعی پاسخ می‌دهد.
هرچه از نوع اول به سمت چهارم پیش می‌رویم، توانایی AI در شبیه‌سازی هوش انسانی افزایش می‌یابد. شکل زیر (شکل 2) انواع AI را بر اساس پیشرفت به سمت هوش انسانی نشان می‌دهد:
چگونه IoT و AI یکدیگر را تقویت می‌کنند؟
در IoT، رویدادهای دنیای واقعی (مانند فعال شدن یک حسگر) پردازش می‌شوند تا پاسخی مناسب ایجاد شود. حتی ساده‌ترین برنامه‌های IoT که پاسخ‌هایی به رویدادها تولید می‌کنند، از نوعی هوش مصنوعی ابتدایی استفاده می‌کنند. اما سوال اصلی این است: تا چه حد می‌توان از AI پیشرفته‌تر در IoT استفاده کرد؟ پاسخ به پیچیدگی و تنوع سیستم‌های دنیای واقعی بستگی دارد.
AI ساده در کنترل لوپ‌ها
AI مبتنی بر قوانین می‌تواند کارهای ساده‌ای مانند “اگر دکمه فشرده شد، لامپ را روشن کن” یا “اگر هوا تاریک است و دکمه فشرده شد، لامپ را روشن کن” انجام دهد. این نوع AI از جداول حالت/رویداد (State/Event Tables) برای مدیریت شرایط استفاده می‌کند، اما فقط در صورتی کارآمد است که تعداد حالات محدود باشد.
یادگیری ماشین (ML) در IoT
برای شرایط پیچیده‌تر، یادگیری ماشین می‌تواند مفید باشد. مثلاً در انبار، ML می‌تواند با مشاهده رفتار کارگران یاد بگیرد که در چه مواقعی نور بیشتری نیاز است و بدون نیاز به دخالت انسانی، لامپ‌ها را روشن کند. این کار نیاز به برنامه‌نویسی دستی برای هر سناریو را کاهش می‌دهد.
هوش مصنوعی استنتاجی و مولد
AI استنتاجی شرایط را با جمع‌آوری اطلاعات بیشتر تحلیل می‌کند و تصمیمات پیچیده‌تری می‌گیرد. برای مثال، می‌تواند تشخیص دهد که آیا به دلیل کمبود موجودی، نیاز به تخصیص کارگران بیشتری برای تخلیه کامیون وجود دارد یا خیر. اما چالش این نوع AI، تأخیر احتمالی در کنترل لوپ‌هاست که ممکن است برای فرآیندهای بلادرنگ مناسب نباشد.
AI فراتر از کنترل لوپ
بسیاری از برنامه‌های IoT داده‌های تاریخی را برای برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی تحلیل می‌کنند. در این موارد، AI پیشرفته‌تر مانند هوش مصنوعی مولد یا استنتاجی می‌تواند بسیار مفید باشد. با این حال، باید توجه داشت که بیشتر داستان‌های موفقیت در مورد هوش مصنوعی مولد به پایگاه‌های دانش عمومی (مانند اینترنت) وابسته است، در حالی که در IoT، داده‌های خصوصی و محلی اهمیت بیشتری دارند.
مزایای ترکیب AI و IoT
- افزایش بهره‌وری: AI می‌تواند فرآیندهای IoT را با تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر بهبود دهد. مثلاً، خواندن خودکار بارکد یا RFID روی کامیون، نیاز به نیروی انسانی را کاهش می‌دهد.
- کاهش تأخیر: با استفاده از AI، زمان پاسخگویی در کنترل لوپ‌ها کاهش می‌یابد که برای فرآیندهای بلادرنگ حیاتی است.
- تحلیل داده‌های کلان: حسگرهای IoT داده‌های عظیمی تولید می‌کنند که AI می‌تواند آن‌ها را برای بهینه‌سازی فرآیندها و تحلیل‌های تجاری استفاده کند.
- انعطاف‌پذیری: AI پیشرفته‌تر می‌تواند به شرایط غیرمنتظره پاسخ دهد، چیزی که برنامه‌نویسی ساده قادر به انجام آن نیست.
چالش‌ها و نکات مهم
- تأخیر در کنترل لوپ: استفاده از AI پیچیده‌تر ممکن است زمان پاسخگویی را افزایش دهد، بنابراین باید تحلیل‌های پیچیده از کنترل لوپ‌ها جدا شوند.
- انتخاب نوع مناسب AI: همه انواع AI برای هر برنامه IoT مناسب نیستند. برای مثال، هوش مصنوعی مولد ممکن است برای تحلیل داده‌های محلی IoT به اندازه ML یا AI استنتاجی کارآمد نباشد.
- مدیریت داده‌ها: در IoT، داده‌های خصوصی و محلی اهمیت دارند. کاربران باید اطمینان حاصل کنند که ابزارهای AI انتخاب‌شده با این داده‌ها سازگار هستند.
نتیجه‌گیری
اینترنت اشیاء (IoT) با استفاده از ابزارهای کامپیوتری، فرآیندهای دنیای واقعی را خودکار می‌کند و نیاز به دخالت مستقیم انسان را کاهش می‌دهد. اما برای تصمیم‌گیری‌هایی که نیاز به قضاوت انسانی دارند، هوش مصنوعی (AI) وارد عمل می‌شود و قابلیت‌های IoT را به سطح بالاتری می‌برد. با پیشرفت AI و نزدیک‌تر شدن آن به توانایی‌های انسانی، نقش آن در بهبود برنامه‌های IoT نیز افزایش خواهد یافت.
برای کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان، مهم است که پیشرفت‌های AI را زیر نظر داشته باشند و از فرصت‌های جدید برای ترکیب این دو فناوری بهره ببرند.
منبع: techtarget