沃森(Watson)物联网负责人:人工智能可以扩展物联网服务

IBM的Kareem Yusuf谈到了智能维护系统、员工专业知识和一些你可能没有想到的物联网用例。

Watson IoT业务部门总经理GM Kareem Yusuf表示,IBM在企业物联网市场中复杂、资产密集型的领域蓬勃发展。从帮助海港管理运输业务到使技术知识在组织内部流通,Yusuf表示,其想法是教授人工智能以从如此复杂的系统生成的大量数据中提供见解。

就资产密集型物联网的用例而言,预测性维护可能是最重要的,而且Yusuf说这是一项比许多人想象的复杂得多的任务。这不仅仅是一个简单的监测问题,比如说,监测某个地方管道的压力水平,并在它们超出标准时发出警报。它是关于失败率和资产计划的综合信息,公司可以为潜在的故障准备替换和应急计划。

当然,要做到这一点,人工智能必须经过训练。优素福使用了一个基于无人机的系统来检测桥梁上令人担忧的裂缝,这个过程通常需要派遣技术人员亲自去检查桥梁。让人工智能区分严重破坏和轻微破坏意味着向它展示大量这两种类型的图像,而获取这类信息并不总是那么简单。

他说:“因此,当客户说他们想要那种服务时,客户自己通常会说,‘这里有一些我们希望你开始使用的培训数据集。’”他指出,有些应用也可以使用开源的和政府的数据集。

IBM本身从其各种AI实现中收集了大量数据,并且在其现有客户的明确许可下,使用其中的一些信息来训练执行类似操作的新系统。

Yusuf说:“您将获得这种协作的凝聚力。” “因此,当您考虑使用机器学习模型来帮助预测空间规划和建筑使用的人流量时……我们可以根据我们拥有的数据进行构建,因为我们已经在我们的系统中驱动了许多此类测试数据。 ”

另一个非传统用例是用于设计极其复杂的东西,例如自动驾驶汽车。在此过程中涉及大量工程要求,其中包括控制软件,业务流程,硬件规格,法规遵从性等等。Yusuf说,一种在自然语言处理(NLP)中具有特别优势的系统可以自动理解各种需求的实际含义,并将它们相互关联,检测出冲突和不可能。

他说:“我们已经使用discovery services和NLP对Watson进行了培训,以便能够告诉您您的要求是否明确。”。“它将发现重复或冲突的需求。”

在后端启用基于AI的IoT系统也不是一件简单的事情。帮助技术人员工作是IBM在物联网领域战略的关键部分,该公司已着眼于通过移动解决方案进行知识转移的问题。

例如,一个较新的技术人员被派去修理电梯或其他复杂的机器。借助智能手机上的移动助手应用程序,该技术不仅可以简单地引用错误代码,还可以做更多的工作。人工智能驱动的系统可以对照特定电梯的历史来交叉引用错误代码,并指出在过去,某个特定问题的根源是什么,以及需要采取什么措施来解决它。

优素福说,关键是要在不破坏现有标准工作流程的情况下启用这种功能。

他说:“当我们考虑如何利用人工智能时,它必须与现有的工作方式无缝结合。”

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