モノのインターネット (IoT)、機械学習 (ML)、人工知能 (AI) がつながったり重複したりする方法はたくさんあります。IoT には、機械学習と人工知能を利用するデバイスが含まれている場合があります。AI は、スマートな特性を模倣するマシンアプリケーションとしてよく説明されます。ML は AI のサブセットであり、マシンがアクセスできるデータから学習できるようにします。
いくつかの重要な定義
基本的なAI は、非常に狭い目的を果たすことができ、特定の用途で優れていますが、最も単純な形では、ルールベースのガイダンスをプログラマーに完全に依存しています。ルールベースのAI は、「Xが起こったら、Yを実行すべきだ」ことを知っています。「X」以外のことが起こると、AI は途方に暮れ、状況に適応したり学習したりすることができなくなります。
機械学習AIは、人間と同様の方法で学習することになっているアプリケーションです。データを取り込み、理解を推定し、学習した内容に基づいて将来の意思決定と将来の行動を取ります。
IoT デバイスは相互に接続されたセンサーのクラウド上で動作し、多くの場合、ルールベースのシステムの AI によって駆動されます。スマートサーモスタットは、スマートフォンの位置とアクティビティセンサーに基づいてスケジュールを学習できます。その後、これらの要因に基づいてスケジュールを調整できます。防犯カメラやカメラドアベルがある場合は、動きを検知すると録画が開始されます。これらの IoT デバイスは特定のトリガーに基づいて機能します。
IIoTを忘れないようにしましょう
IoTは確かに家庭だけにあるわけではありません。その最大の影響は、IIoT（産業用モノのインターネット）と呼ばれることが多いさまざまな業界で見られます。企業は、土壌の状態と水分レベル（温度、湿度、日射量など）を監視する農業用 IIoT センサーを開発しています。
航空会社はIIoTセンサーを使用して、航空機全体の燃料効率を追跡し、航空機のメンテナンスの必要性をより深く理解しています。メーカーは、EAMファクトリーソフトウェアに接続されたIIoTセンサーを使用して機械のパフォーマンスを追跡し、故障が発生する前にメンテナンスを自動的にスケジュールすることで、修理コストを削減し、稼働時間を改善しています。
複雑さの克服
IoT および IIoT デバイスとセンサーの複雑さは、家庭用の低コストのセキュリティカメラやペットカメラから、複雑な機械や構造物の完全性を監視するための高度な産業用センサーまで、大きく異なります。
比較的基本的なデバイスでも何らかの形のAI が搭載されている可能性がありますが、予期せぬ事態に遭遇して適切な判断を下す必要があるより高度なシステムには、ある程度の機械学習のメリットがあるかもしれません。
障害から学習し、将来的に関連する警告サインを特定して報告できるIIoTネットワークは、人間が設定した特定のパラメータのみを検索するプログラムされたルールベースのシステムよりもはるかに大きな可能性を秘めています。
特に、IIoTが複数の車両や航空機、あるいは数十万エーカーの農作物にまたがる場合に当てはまります。これらすべてのデータから収集できる情報の量は、次の方法で分析および分類したほうがよい場合があります。 情報が収集されるエッジ上の機械学習 AI すべての情報を収集して（帯域幅を大量に必要として）人間に送信して分析を遅らせるのではなく、
私たちにとって簡単なことは機械が学ぶのが難しい
オフィスビルで物理的な郵便物を配布するような比較的簡単な作業を考えてみてください。ほとんどのジョブは、たとえ基本的なものであっても、いくつかの小さなアクションに分割できます。タスク全体を正常に完了するには、各タスクを完全に実行する必要があります。
郵便物の配布を担当するロボットは、郵便室まで移動し、郵便物を受け取り、ドアを通り抜けるなど、エレベーターに乗って、キュービクルの間の通路をナビゲートし、キュービクル同士の通路をナビゲートし、キュービクルに向かって調整し、物を倒したり小包の中身を壊したりせずに郵便物を机に置き、キュービクルから戻り、ラベルに基づいて次のキュービクルを識別できることなどにもメリットがあります。進路を妨げる可能性のある予期しない障害物を回避できます。
機械学習にはいくつかの異なる分野があります。強化学習または深層強化学習では、試行錯誤しながら機械が学習できます。彼らは不十分なインプットで意思決定を行い、その結果に基づいて学習します。
IIoT、AI、機械学習の次は何か
さらに、シミュレーションを使用して個別のニューラルネットワークに特定のタスクを教えるマルチエキスパートラーニングアーキテクチャ（MELA）など、より新しい AI 機械学習戦略もあります。
サイエンス・ロボティクスの最近の研究記事 適応型脚移動のマルチエキスパート学習は、ある研究者グループがMELAを使用して四足歩行ロボットを開発した方法を詳しく説明しています。このロボットは、すべて機械学習によってトレーニングされ、トロット、左折、右折、転倒後の回復、横転などのタスクを実行するようにすべて機械学習を通じてトレーニングされました。中央ゲートネットワークが専門家ネットワークとともにトレーニングされ、これらのシステムタスクが機能的な全体にまとめられました。
AI の一側面である機械学習は、まだ初期の段階にあります。IoTやIIoTセンサーが、こうした複雑なシステムの目、耳、感覚の入力として機能するアプリケーションがあります。これらのセンサーは、継続的に改善され、新しい機能や現実の機能を継続的に開発しています。
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