Under 2023 har vi sett en stark frammarsch för AI, något som har lärt oss att vi kan få djupare insikter än tidigare.
I takt med att digitaliseringen står vi dessutom inför en revolution inom Internet of Things, “uppkopplade prylar” förenklat.
Men vad händer om man kombinerar dessa två superkrafter? Vad händer om vi tar det nya guldet, data, från IoT-sensorer och låter AI stå för analysen?
Få fraser är så transformativa som “AI möter IoT”. Kombinationen av två tekniker är inte bara en utveckling, det är inte bara en revolution, utan det är ett paradigmskifte – en omdefiniering av hur vi, som individer och företag, kan interagera med data, data som IoT samlar in och lagrar och som AI tolkar.
IoT, med stora nätverk av sammankopplade sensorer som samlar in data från snart sagt varje vrå i vår värld, bildar tillsammans med AI en synergi som är mer än summan av sina delar. I ett av Induos senaste projekt sammanfördes IoT och AI. IoT-sensorer samlar in data och skapar en digital bild av den fysiska världen.
AI tar sedan vid för att tolka dessa data och presentera dem på ett effektivt och begripligt sätt. Resultatet? Ett webbgränssnitt som inte bara visar data och diagram som vi är vana vid, utan som också använder AI för att sammanfatta data och automatiskt ge rekommendationer om förbättringar och justeringar.
Genom att kombinera sensordata med AIs analys av data från sex enkla mätpunkter, två inomhustemperaturer, tre mätpunkter för luftfuktighet samt en utomhustemperatursensor skapades en första plattform som inte bara analyserar aktuella förhållanden utan även förutser framtida behov och ger förslag på åtgärder. -Föreställ dig ett system som inte bara talar om för dig att luftfuktigheten på kontoret är låg, utan också föreslår den optimala tidpunkten för att aktivera luftfuktare utan att du behöver lyfta ett finger. Dessutom kan det förutse när luftfuktigheten kommer att vara låg nästa gång och komma med begripliga rekommendationer, vilket är mycket lättare att förstå än att bara läsa ett diagram, säger Ulf Seijmer, Chief Innovation Officer vid Induo.
En vanlig visualisering av data kan ge insikter:
Men när vi matar AI med data du ser visualiseras i diagrammet nedan så kommer det helt plötsligt bli mer lättbegripligt.
AI kan tolka ut data som är mer lättförståeligt:
Konferensrummet:
- Batterinivå: konstant på 100%.
- Temperatur: varierade mellan 20°C och 22°C över dygnet, med genomsnittliga värden omkring 21°C.
- Luftfuktighet: rörde sig mellan 37% och 45%, med genomsnittliga värden strax över 40%.
Utomhus:
- Batterinivå: konstant på 100%.
- Temperatur: var betydligt lägre, mellan 4.5°C och 12°C, med en markant skillnad mellan dag (genomsnitt 8°C) och natt (genomsnitt 6°C).
Dessutom kan AI komma med rekommendationer:
Viktiga observationer:
- Temperaturerna inomhus är något högre dagtid, vilket kan vara en effekt av solinstrålning eller byggnadens användning.
- Utomhustemperaturen är avsevärt lägre nattetid, vilket är väntat.
- Luftfuktigheten inomhus är relativt konstant mellan dag och natt.
Utöver komfort och effektivitet finns det en större mening med en bra analys, det stavas hållbarhet. Genom att optimera energianvändningen och effektivisera hur vi hanterar våra utrymmen sänker vi inte bara kostnaderna, vi minimerar också vårt koldioxidavtryck. Det här är ett konkret sätt AI kan analysera data från IoT och göra det lättbegripligt och ge oss konkreta resultat. AI och IoT kan optimera nästan alla verksamheter, oavsett bransch.
Tiden då AI möter IoT är här. Det här kan förändra värden och göra data mer lättbegripligt. När dessa tekniker flätas samman skapar vi en framtid där tekniken inte är en inkräktare utan en kraft som tyst och intelligent förbättrar viktiga aspekter av vår värld. Induo har länge gått i första ledet och jobbat med framtidens teknik. Att erbjuda lösningar som inte enbart ansluter maskiner och människor, utan även förser dem med data för att kunna ge djupgående insikter som kan förändra företag och organisationer har länge varit viktigt. Denna kombination av AI och IoT gör att vi snabbare kan hitta mönster som bidrar till ett minskat koldioxidavtryck och minskat behov av resande.
