Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể kết hợp các lợi ích của IoT bằng cách bổ sung khả năng nhận thức và ra quyết định giống như con người vào môi trường hiện có, với mục tiêu cuối cùng là tăng hiệu quả và cải thiện các quy trình.
IoT và AI là hai trong số những chủ đề nóng nhất trong thế giới công nghệ thời gian gần đây, đó là lý do khiến chúng ta nên tìm hiểu rõ hơn về chúng. Hai công nghệ này hiện nay có thể nói rằng đang trong giai đoạn cùng phát triển cộng sinh, do đó, điều quan trọng là chúng ta có thể hiểu rõ về cách chúng có thể hỗ trợ lẫn nhau, qua đó có thể phát triển các ứng dụng hoặc giải pháp mang lại những lợi ích lớn hơn cho các doanh nghiệp.
IoT là gì?
IoT là một mạng lưới các thiết bị được kết nối thông qua mạng Internet, các ứng dụng IoT thường được xây dựng từ các thiết bị cảm biến có khả năng thu thập và nhận biết các điều kiện trong thế giới thực và sau đó kích hoạt các hành động để phản hồi lại theo một cách nào đó. Thông thường các phản hồi bao gồm các bước ảnh hưởng đến thế giới thực. Một ví dụ đơn giản là thông qua dữ liệu từ một cảm biến, hệ thống sẽ xử lý dữ liệu và qua đó có thể đưa ra các quyết định hành động, ví dụ như bật/tắt đèn hay một thiết bị nào đó, nhưng nhiều ứng dụng IoT yêu cầu các quy tắc phức tạp hơn để liên kết các trình kích hoạt và hành động.
Các thông báo đại diện cho trình kích hoạt và hành động/lệnh trong IoT đi qua thứ thường được gọi là vòng điều khiển. Một phần của ứng dụng IoT ghi nhận trình kích hoạt và bắt đầu các hành động là điểm trung tâm của vòng lặp đó và là nơi chứa các quy tắc IoT.
Vòng điều khiển chỉ là một phần của tổng luồng thông tin trong ứng dụng IoT - phần thực sự nhận thông tin về các điều kiện quy trình trong thế giới thực và tạo ra các phản hồi trong thế giới thực. Hầu hết các ứng dụng IoT cũng tạo ra một số hoạt động cụ thể trong việc vận hành kinh doanh. Ví dụ: việc đọc bảng kê khai vận chuyển tại lối vào kho có thể đưa ra hành động mở cửa cho tài xế - một quyết định vòng kiểm soát - và cũng tạo ra một hành động để nhận hàng hóa được thể hiện trên bảng kê khai vào kho - một giao dịch kinh doanh. Các quyết định được đưa ra trong vòng điều khiển phải đáp ứng các yêu cầu về độ trễ của ứng dụng, thường được gọi là độ dài của vòng điều khiển.
Thông thường các vòng điều khiển chỉ yêu cầu xử lý đơn giản để đóng vòng lặp và tạo phản ứng trong thế giới thực đối với một sự kiện. Nhập mã để mở cổng là một ví dụ về điều này. Trong các trường hợp khác, quá trình xử lý cần thiết để quyết định phức tạp hơn. Khi quá trình xử lý phải áp dụng nhiều yếu tố quyết định hơn, thời gian cần thiết để đưa ra các quyết định này có thể ảnh hưởng đến độ dài của vòng điều khiển và khả năng hệ thống IoT cung cấp các tính năng như mong đợi. Chẳng hạn, việc yêu cầu công nhân quét bảng kê khai chậm nửa phút trước khi cho xe tải vào kho hàng có thể làm giảm sự tối ưu trong việc sử dụng kho hàng. Hệ thống IoT có thể đọc mã QR trên bảng kê khai và đưa ra các quyết định cần thiết nhanh hơn nhiều, đẩy nhanh tốc độ luân chuyển của hàng hóa.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
AI là một lớp ứng dụng diễn giải các điều kiện và đưa ra quyết định, tương tự như cách mọi người phản ứng với các giác quan của họ, nhưng không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.
Có ba dạng AI phổ biến được sử dụng ngày nay, đó là:
• AI đơn giản hoặc dựa trên quy tắc là phần mềm có các quy tắc hoặc chính sách liên quan đến các sự kiện kích hoạt với các hành động. Các quy tắc này được lập trình, vì vậy một số người có thể không nhận ra đây là một dạng AI. Tuy nhiên, nhiều nền tảng AI đang dựa vào chiến lược này.
• Máy học (Machine Learning - ML) là một dạng trí tuệ nhân tạo trong đó ứng dụng học tập hành vi thay vì được lập trình sẵn. Quá trình học có thể ở dạng giám sát một hệ thống trực tiếp và liên hệ các phản ứng của con người với các sự kiện, sau đó lặp lại chúng khi các điều kiện tương tự xảy ra, bằng cách phân tích các hành vi trong quá khứ hoặc nhờ một chuyên gia cung cấp dữ liệu mẫu.
• Suy luận (Inference) hoặc mạng lưới thần kinh (Neural Networks) sử dụng AI để xây dựng một "động cơ" được thiết kế để bắt chước một bộ não sinh học đơn giản và thực hiện các suy luận tạo ra phản ứng đối với các yếu tố kích hoạt dựa trên những điều kiện mà động cơ "suy luận" ra. Ngày nay, công nghệ này được áp dụng thường xuyên nhất cho phân tích hình ảnh và phân tích phức tạp.
Cả ba dạng AI này đều được thiết kế để thay thế trí thông minh của con người, nhưng khả năng của chúng để đại diện cho thứ gì đó thậm chí tiệm cận với trí thông minh thực tế của con người sẽ lớn hơn khi bạn tiến bộ qua ba dạng theo thứ tự trên.
IoT và AI có thể hỗ trợ lẫn nhau như thế nào?
Trong IoT, các sự kiện trong thế giới thực được báo hiệu và xử lý để tạo ra phản ứng thích hợp. Theo nghĩa đơn giản, bất kỳ ứng dụng IoT nào sử dụng phần mềm để tạo phản hồi cho một sự kiện kích hoạt ít nhất đều là một dạng cơ bản của AI và khi đó AI rất cần thiết cho IoT. Câu hỏi dành cho người dùng và nhà phát triển IoT không phải là có nên sử dụng AI hay không mà là AI có thể được tận dụng nhiều như thế nào. Điều đó phụ thuộc vào mức độ phức tạp và khả năng thay đổi của hệ thống trong thế giới thực mà IoT hỗ trợ.
AI dựa trên quy tắc đơn giản sẽ nói "Nếu nhấn công tắc kích hoạt, hãy bật đèn A" và một tiến hóa tinh vi hơn có thể nói "Nếu nhấn công tắc kích hoạt và trời tối, hãy bật đèn A." Điều này không chỉ đại diện cho nhận dạng sự kiện (công tắc kích hoạt) mà còn nhận dạng trạng thái (trời tối). Các lập trình viên sử dụng bảng trạng thái/sự kiện để mô tả cách diễn giải một chuỗi sự kiện ở nhiều trạng thái, nhưng điều này chỉ hoạt động nếu có một số trạng thái giới hạn có thể dễ dàng nhận ra.
Tham khảo ví dụ về một chiếc xe tải đến nhà kho với hàng hóa cần lưu trữ, AI đơn giản có thể cung cấp phương tiện để người lái xe nhập mã để đi qua cổng an ninh. Điều này sẽ loại bỏ chi phí thuê nhân công trực tại cổng. Cũng có thể đọc mã vạch hoặc thẻ RFID trên chính phương tiện đó và cho phép vào mà không cần nhập mã. Điều này sẽ cho phép xe tải tiếp tục di chuyển khi quyền đi vào của nó đã được xác thực, giúp đẩy nhanh quá trình hơn nữa.
Nếu phải phân tích nhiều điều kiện hơn để xác định phản hồi đối với sự kiện IoT, thì quá trình này nằm ngoài khả năng của ứng dụng AI đơn giản. Nếu trạng thái tối được thay thế bằng trạng thái được gọi, tôi cần nhiều ánh sáng hơn và hệ thống IoT không phản hồi với một công tắc kích hoạt cụ thể mà với nhiệm vụ mà một người đang cố gắng thực hiện, AI đơn giản sẽ không đủ.
Trong tình huống đó, dạng ML của AI có thể giám sát sự xuất hiện của một xe tải chở hàng tại nhà kho. Theo thời gian, nó có thể biết khi nào người lái xe và công nhân cần thêm ánh sáng và kích hoạt công tắc mà không cần người đó phải hành động. Ngoài ra, một chuyên gia có thể thực hiện các nhiệm vụ dự kiến và "dạy" phần mềm khi có nhiều ánh sáng hơn sẽ phù hợp. Khi đó, phần mềm AI/ML sẽ loại bỏ nhu cầu lập trình viên xây dựng từng ứng dụng IoT.
Ở dạng suy luận của AI, ứng dụng IoT cố gắng thu thập càng nhiều thông tin càng tốt, bắt chước những gì con người cảm nhận được. Sau đó, nó áp dụng các quy tắc suy luận, chẳng hạn như mọi người không thể làm việc ở nơi có mức độ ánh sáng dưới mức X, và từ các điều kiện cảm nhận được cũng như việc áp dụng các quy tắc đó, quyết định bật đèn sẽ được đưa ra bởi hệ thống.
AI dựa trên suy luận yêu cầu phần mềm phức tạp hơn để thu thập các điều kiện và xác định các quy tắc suy luận, nhưng nó có thể đáp ứng nhiều điều kiện hơn mà không cần lập trình. Cùng một mức độ xử lý suy luận có thể xác định liệu có nên chỉ định thêm công nhân dỡ hàng hay không, vì hàng hóa đang rất cần thiết, công việc đang bị chậm tiến độ hoặc đơn giản là vì có sẵn công nhân. Tất cả điều này có thể cải thiện sự di chuyển của hàng hóa và hiệu quả tổng thể của tài xế xe tải và nhân viên kho hàng.
Kết luận
IoT nói về việc sử dụng các công cụ máy tính để tự động hóa các quy trình trong thế giới thực và giống như tất cả các nhiệm vụ tự động hóa, nó được kỳ vọng sẽ giảm nhu cầu tham gia trực tiếp của con người. Mặc dù IoT nhằm mục đích giảm bớt công việc của con người, nhưng nó không loại bỏ nhu cầu đánh giá và quyết định của con người. Đó là nơi AI có thể can thiệp và cải thiện đáng kể hệ thống IoT.
Nhận xét
Đăng nhận xét