【IoT新知】人工智能和機器學習如何融合物聯(lián)網(wǎng)無線設計

什么是人工智能（AI）？人工智能（AI）是一個試圖模擬人類行為的系統(tǒng)，更具體地說是一個電氣和/或機械實體，它模擬對輸入的響應，類似于人類的行為。這方面最好的具體例子是語音識別，系統(tǒng)需要理解口語術語、縮寫、代詞以及標準單詞，以便像與最好的朋友交談一樣做出反應。人工智能的關鍵是從傳感器或傳感器組合中獲取輸入，并根據(jù)目標確定適當?shù)捻憫＠?，家庭安全系統(tǒng)的目標是保護家庭。它必須確定振動和聲音傳感器的輸入是否與破碎窗戶的輸入匹配，如果匹配，則觸發(fā)警報并通知當局。它試圖匹配的行為，如果你在沙發(fā)上，窗戶被打碎你會聽到它，認出它，并運行撥打緊急服務。?什么是機器學習（ML）？機器學習（ML）是系統(tǒng)在重復使用后自我改進的能力。這樣做的目的是，它可以利用收集到的數(shù)據(jù)來提高自身的能力和改進。ML是創(chuàng)建人工智能的副產(chǎn)品，因為研究人員需要一種方法來改進他們對輸入的響應，而無需經(jīng)常手動更新系統(tǒng)，而不是讓系統(tǒng)自行更新和變得更好。ML通常是一種計算機算法，用于開發(fā)語音識別等解決方案。?人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Networks, ANN）是機器學習的一種實現(xiàn)，盡管它是一種具有許多層次的非常高級的實現(xiàn)。與ML不同，它在單個流中接受輸入并做出決策，ANN有幾個節(jié)點，每個節(jié)點都根據(jù)數(shù)據(jù)做出貢獻。更改一個節(jié)點的行為也會影響其他節(jié)點。這創(chuàng)造了一個更復雜的結(jié)構(gòu)，與人腦非常相似。?無線物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能和機器學習物聯(lián)網(wǎng)最令人期待的發(fā)展之一是人工智能和機器學習的融合。通過使物聯(lián)網(wǎng)設備具有可培訓性、可操作性以及從環(huán)境中提取信息和學習的能力，這些設備將變得更具情境意識，并最終實現(xiàn)許多創(chuàng)新應用價值。?物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有許多層，可以在其中實現(xiàn)AI/ML。每一層都可以做出不同的決策，并提供不同的價值主張。底部的數(shù)據(jù)量最少，通常只有區(qū)域管轄權。當你往上走的時候，會有更多的數(shù)據(jù)需要計算，決策會變得更大，對系統(tǒng)的影響也會更大。離頂端越近，數(shù)據(jù)到達頂端所需的時間就越長，決策傳遞和網(wǎng)絡最終用戶看到反應所需的時間也就越長。例如，您不希望語音識別總是一路到云端，幾秒鐘后才能恢復，您希望在本地計算語音識別，以便獲得快速響應，從而獲得良好的用戶體驗。?人工智能和機器學習引入物聯(lián)網(wǎng)無線設計中的優(yōu)勢包括：

• 顯著節(jié)約成本
• 減少帶寬使用
• 更快的設計時程
• 更小尺寸的設計和更低的功率操作
• 更強的數(shù)據(jù)隱私和安全性

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