기술은 우리가 살고 있는 세상을 변화시켰고 몇 년 동안 일상 생활에 중대한 변화를 일으켜 훨씬 더 좋고 편리하게 만들었다. 여기에는 IoT, 인공지능, 로봇 등이 포함된다.

최근 현대 기술의 발전으로 이러한 방법은 더욱 정교해지고 상호 연결되어 있다. 기술이 더 똑똑해지면 이를 사용할 수 있는 가능성도 확장된다.

먼저 IoT는 사물인터넷을 의미한다. 여기에는 인터넷을 통해 다른 장치에 연결하고 데이터를 교환할 수 있는 센서, 소프트웨어 및 기타 기술이 포함된 "사물" 네트워크가 포함된다. 반면 인공지능은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력에 적응하며 인간과 유사한 작업을 실행하도록 돕는다.

AI와 IoT가 통합되면 일반적으로 장치를 '스마트'라고 한다. 장치는 "스마트"하다. 즉, 서로 대화하고 정보를 공유하며 작업에 대해 협업할 수 있다.

AIoT(사물인공지능)는 인공지능(AI)기술과 사물인터넷(IoT) 인프라를 결합하여 IoT 운영, 인간-기계 상호 작용, 데이터 관리 및 분석을 개선한다. AI를 통해 IoT 장치는 사람의 개입 없이 획득한 데이터를 기반으로 학습, 평가, 통찰력 생성 및 의사 결정을 내릴 수 있다. AIoT와 그 애플리케이션은 IoT와 그 장치의 범위를 넓히는 데 도움이 된다. 또한 기존 프로세스의 개선과 새로운 기능의 개발을 돕는다.

AIoT 기술은 데이터 분석 측면에서 데이터 "학습 기계"를 생성한다. 이는 기업에서 연결된 작업 공간에서 프로세스를 자동화하는 데 사용할 수 있다. 모든 AIoT 사용 사례와 솔루션은 실시간 데이터에 크게 의존한다. 예를 들어, 실시간 데이터를 기반으로 교통 흐름을 모니터링하고 알림으로써 도로 혼잡을 줄일 수 있다.

AI는 AIoT를 통해 IoT 네트워크에 연결된 프로그램, 칩셋, 에지 컴퓨팅과 같은 인프라 구성 요소에 내장되어 있다. 그런 다음 API는 장치, 소프트웨어 및 플랫폼 수준에서 구성 요소 호환성을 높이는 데 활용된다. 이러한 부서는 시스템 및 네트워크 운영을 개선하고 데이터에서 가치를 추출하는 데 집중할 것이다.

AIoT 개발에는 다음 세 단계가 포함된다.

두 개의 장치를 연결하고 원격 제어를 통해 작동할 수 있다. 

클라우드에 연결하여 AI 추론을 자동으로 제공한다.

P2P 장치 통신은 마지막 단계이다. 

따라서 AIoT 솔루션 구축의 주요 측면에는 데이터 수집, 교육 및 추론이 포함된다.

AIoT는 많은 이점을 제공하며 그 중 몇 가지가 아래에 언급되어 있다. 

1. 실시간 운영 의사 결정: IoT 장치는 많은 데이터를 캡처합니다. AIoT를 사용하면 이 데이터를 실시간 의사 결정에 사용할 수 있다.

2. 데이터 전송 비용 감소: 중앙 위치에 있는 AI 시스템은 에지 장치에서 중앙 서버로 상당한 양의 데이터 전송을 필요로 한다. AIOT 솔루션은 에지 장치에 분석을 제공하여 데이터 전송을 줄인다.

3. 위험 관리 전략 개선: 예측 분석을 사용하여 조직의 가능한 위험을 평가하고 이를 완화하기 위한 예방적 노력을 기울이고 있다. 또한, 연결된 신속한 대응 프로세스를 실행하여 시나리오를 효율적이고 자동으로 처리할 수 있다.

AIoT의 개념은 아직 비교적 새롭지만 기업, 산업, 소비재 및 서비스 부문과 같은 산업 분야를 개선할 수 있는 몇 가지 기회를 제공한다. 이러한 기회는 기술이 발전함에 따라 더욱 커지게 된다.

센서 기술은 에너지와 비용을 절약하기 위해 많은 사무실 건물에 사용된다. 사무실 보안을 돕는 것 외에도 센서와 스마트 카메라를 직장에서 사용할 수 있다. 간단한 IoT 카메라는 단순히 비디오 데이터를 보안 전문가가 볼 수 있는 보안 센터로 보낸다. 침입자는 AIoT 카메라로 감지할 수 있으며, 자동으로 소음 경보를 활성화하여 침입자를 저지하고 보안 요원에게 경고한다. 결과적으로 AIOT 기술은 의사 결정을 사람에서 IoT 장치로 전환하여 노동력을 절약하고 규정 준수를 향상시킨다.

많은 AIoT 애플리케이션은 현재 소비자 가전에 코그너티브 컴퓨팅을 설치하는 데 중점을 두고 있으며 많은 애플리케이션이 소매 상품 중심이다. 예를 들어 스마트 홈 기술은 스마트 장비가 인간의 접촉과 반응을 학습하므로 AIoT로 분류된다. 스마트 홈 장치에서 수집한 개인 선호도는 머신러닝 모델을 개선할 수 있다. AIoT 장치는 사용자 선호도에서 학습하고 연합 학습과 같은 기술을 사용하여 결정을 개선할 수 있다.

자율 주행 차량은 AIoT를 활용한다. 운전 조건, 장벽 및 기타 운전자의 행동에 대한 데이터를 수집하기 위해 AIoT는 차량 내부와 차량, GPS 및 카메라를 넘어 길가 인프라 모두에서 일련의 레이더 센서를 사용한다. 그 후 AI 시스템은 센서에서 수신한 데이터에 따라 결정을 내릴 수 있다.