物聯網的傳統(tǒng)用途是監(jiān)控生產線設備的運行狀況。隨著時間的推移,人們采用了更復雜的應用程序,例如預測性維護和物聯網數據的實時數據分析,以優(yōu)化生產流程、識別瓶頸并提高整體設備效率 (OEE)。
物聯網 (IoT) 已經從智能設備和家庭自動化系統(tǒng)的集合發(fā)展到今天。雖然家庭聯網設備的便利性已經吸引了公眾的注意力,但物聯網真正的變革力量卻超出了消費電子產品的范疇。如今,物聯網是商業(yè)和工業(yè)領域的關鍵變革驅動力,它徹底改變了流程、提高了效率,并為創(chuàng)新創(chuàng)造了新的機遇。
具有語音和視頻功能的移動機器人可以部署在戰(zhàn)略性的智能建筑位置,為行動不便的人提供一系列服務。這包括能夠聯系建筑員工進行遠程協(xié)助、提供導航指導或提出請求,而無需長途跋涉。
要真正讓農業(yè)領域的每個人都能享受到人工智能的好處,讓人工智能更加用戶友好且價格合理至關重要。開發(fā)數據共享平臺、低成本設備、以人為本的設計和負責任的治理等解決方案,是確保人工智能以提升和賦能各種規(guī)模的農民的方式改變農業(yè)的關鍵。
顯然,人工智能有能力徹底改變制造業(yè),但與任何新技術一樣,制造商過于專注于人工智能,而不采取必要措施確保其成功,這是有風險的。任何人工智能實施都必須建立在可信數據的基礎上,并以現代數據架構的堅實基礎為支撐。沒有這一點,組織將無法實現人工智能的真正價值。
毫無疑問,數據中心優(yōu)化不僅僅是思考您想要實現什么、計劃如何實現它以及如何衡量是否成功。但在深入了解優(yōu)化計劃的技術細節(jié)之前,詢問這些關鍵的初始問題非常重要。這些問題的答案將幫助您建立一個基礎平面,以提供真正的價值的方式優(yōu)化數據中心。
公司需要選擇最適合其特定需求和用例的連接解決方案和連接合作伙伴。物聯網沒有一刀切的解決方案,因此組織需要研究并選擇最能滿足其獨特需求的物聯網平臺。他們還需要決定如何管理和控制其物聯網網絡的基礎設施,這涉及在基于云或本地的解決方案之間進行選擇。強大的連接性是部署關鍵物聯網應用的關鍵,從醫(yī)療保健和工業(yè)自動化到智能城市。通過...
人工智能改變數據科學管理最重要的領域可能是,人們越來越關注道德人工智能和盡量減少偏見。人工智能本身并不偏頗,算法的偏頗程度取決于提供給它們的數據,因此人們更加關注創(chuàng)建能夠防止和消除偏見的算法。這一點非常重要,尤其是在將人工智能用于直接影響人們生活的決策過程中時,例如:就業(yè)、信貸授予和警務。
應用和受益于數字孿生技術以及更廣泛的邊緣計算需要跨多種技術的行業(yè)專業(yè)知識和深厚的技術技能。企業(yè)還必須考慮邊緣計算在其可持續(xù)發(fā)展目標中的作用以及如何最大限度地發(fā)揮其潛力。技術專家可以幫助企業(yè)解決這些問題并管理繁重的工作,以便企業(yè)能夠充分利用其邊緣投資。
一句話:除了專門開發(fā)人工智能軟件的公司外,很少有企業(yè)有充分的理由投資數據中心來支持人工智能工作負載。預計人工智能炒作將推動數據中心容量有所增加,尤其是在未來幾年。但不要指望人工智能會帶來對數據中心空間需求的大幅上升——因為現有的空間可能足以滿足大多數公司的需求。