モノのインターネットのための人工知能アプリケーションの基礎

AI技術は、膨大なIoTデータから価値ある情報を抽出し、データの深いマイニングと価値変換を実現することができる。

AI技術によって設備のインテリジェント制御と自律的な意思決定を実現し、手作業による介入を減らし、システムの効率を向上させる。

故障予測や傾向分析など、将来を見据えたアプリケーションをサポートし、問題を事前に検出して予防措置を講じる。

AIベースのレコメンデーションとインテリジェントなインタラクションは、ユーザーにより正確でパーソナライズされたサービス体験を提供する。

• 軽量AIモデルの展開
• 基本的なデータ前処理
• リアルタイム応答処理

• 中程度の複雑さのモデルの実行
• 現地データ分析
• 中間的な意思決定

• 複雑なAIモデルのトレーニング
• グローバルデータ分析
• モデル最適化の更新

• 分類アルゴリズム：デバイスの状態認識
• 回帰アルゴリズム：センサーデータの予測

• クラスタリング・アルゴリズム：デバイスの動作分析
• 異常検知：故障の特定

• インテリジェントな制御戦略
• リソーススケジューリングの最適化

• 予知保全
• 品質管理
• 生産の最適化

• トラフィックマネジメント
• 環境モニタリング
• エネルギー管理

• シーンコントロール
• セーフティ・モニタリング
• エネルギーの最適化

• モデル圧縮
• アルゴリズム最適化
• 分散コンピューティング

• ストリーミング
• 高速推論
• 並列コンピューティング

• データクリーニング
• フィーチャーエンジニアリング
• インクリメンタルラーニング