Çarşamba, Haziran 19, 2024
Ana SayfaGenel"IoT: Nesnelerin İnterneti ile Dijital Dünyanın Geleceği"

“IoT: Nesnelerin İnterneti ile Dijital Dünyanın Geleceği”

Bu yıl gelişen IoT ile ilgili en son trendler nelerdir?

Büyük bir trend, GenAI’nin (Jeneratif Yapay Zeka) ortaya çıkmaya devam etmesi ve bunun, AI’nin IoT’deki benimsenmesini daha da hızlandırmasıdır.

Sensörlerin her zamankinden daha yaygın hale gelmesi ve daha büyük veri hacimleri üretmesiyle, AI, organizasyonların bu ham veriyi değerli içgörüler ve daha iyi kararlar haline getirmelerine yardımcı olmak için kritik öneme sahiptir. Ve GenAI’nin değerli bir rol oynadığı açıkça görülmektedir.

IoT sensörleri, bir petrokimya tesisinin fırınındaki sıcaklık, temiz enerji üreten büyük bir rüzgar türbininin titreşimleri ve bir şehrin yol ağındaki trafik akışı gibi birçok önemli değişkeni ölçer ve veri toplar.

AI ve IoT ile organizasyonlar, daha kaliteli benzin veya plastik üretmek için fırın sıcaklığını optimize edebilirler. Bir rüzgar türbini arızalanmadan önce bakım sorunlarını tahmin edebilirler ve bu öngörücü bakım sayesinde yeşil enerjinin müşterilere kesintisiz olarak ulaşmasını sağlayabilirler. Ayrıca, trafiği gerçek zamanlı olarak yeniden yönlendirebilirler – elektronik tabelalar ve mobil uyarılar yoluyla – böylece tıkanıklığı azaltabilir ve ticaretin sorunsuz devam etmesini sağlarken kirliliği de azaltabilirler.

GenAI, AI’nin iş ve teknoloji mega trendi içindeki en popüler alanıdır. IoT analitiği, büyük dil modelleri (LLM’ler) ve dijital ikizler ve sentetik verilerin oluşturulması gibi GenAI ile ilgili çabaları destekler.

GenAI, eski bir konsepte yeni bir yaklaşımdır. Onlarca yıldır, organizasyonlar analitik içgörüler oluşturmak için modeller kullanmaktadır. GenAI, gelişmiş analitiği daha geniş bir insan grubuna, çeşitli iş rolleri ve deneyim düzeyleri ile daha erişilebilir hale getirir. Artık daha fazla insan, veri ve AI tarafından yönlendirilen analitik karar verme süreçlerine katılabilir.

IoT sensörlerinden ve IoT analitiğinden elde edilen veriler, bir organizasyonun performansını ve sonuçlarını artırabilecek GenAI yaklaşımlarını destekler ve bu benimsenmeyi üretim, enerji, hükümet ve ulaşım gibi sektörlerde görüyoruz.

Elbette, GenAI’den en yüksek değeri elde etmek için, insanların yeteneklerini ve eksikliklerini anlamaları gerekmektedir. GenAI teknolojilerinin tam potansiyelini gerçekleştirmeye henüz yeni başlıyoruz. Yenilikçi organizasyonlar AI-öncelikli bir yaklaşım benimsemektedir. AI ve GenAI araçlarını çalışanların her düzeyde kolayca erişilebilir hale getirirler ve bu araçların günlük işlerine derinlemesine entegre edilmesini teşvik ederler.

İdeal olarak, bir işletmenin temel sürecindeki herkes, modellerle tıpkı iş arkadaşlarıyla etkileşime girdikleri şekilde etkileşime girmelidir. Bu, hızlı benimsemeyi teşvik edecek ve organizasyonların yapısal veya kültürel engelleri aşmak için gerekli ve kullanıcı dostu GenAI araçlarını sağlamasını teşvik edecektir.

Son olarak, GenAI’nin insan uzmanlarını desteklediğini ve onların yerini almadığını açıkça göstermek önemlidir.

IoT, organizasyonların, şehirlerin veya ülkelerin daha sürdürülebilir olmasına nasıl yardımcı olabilir?

IoT analitiği, organizasyonların sensörler ve uç cihazlardan gelen verileri zamanında içgörülere dönüştürmelerine ve daha iyi iş kararları almalarına yardımcı olur.

Hükümet sektöründe, akıllı şehirler, trafik azaltma ve sel hafifletme gibi zorluklarla başa çıkarken daha sürdürülebilir hale gelmek için giderek daha fazla şeylerin yapay zekası (AIoT) kullanmaktadır. Üç örnek:

Cary – Cary, Kuzey Karolina, eyaletin Araştırma Üçgeni bölgesinde büyüyen bir kasabadır (ve SAS dünya genel merkezine ev sahipliği yapar). Cary, son 25 yılda nüfusunun üç katına çıkarak bugün 175.000’i aşan bir nüfusa ulaşmıştır. Bu nüfus artışı, yeni konut, alışveriş merkezleri ve işletmelerin çoğalmasına yol açmıştır.
Kasaba, vatandaşların sel olaylarından daha iyi korunmasını, yeni geliştirme projelerinin sele yol açmamasını ve yerel su havzalarının korunmasını sağlamak için SAS Viya, SAS’ın veri ve AI platformu, Microsoft Azure üzerinde çalıştırılan SAS Analytics for IoT kullanmaktadır.

İstanbul – İstanbul, Türkiye’nin iş ve ticaret merkezi, son 20 yılda nüfusunun iki katına çıkarak 16 milyon kişiye ulaşmıştır. Bu çok fazla trafik ve veri demektir.
Şehir planlamacıları ve İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) mühendisleri, İstanbul’un trafik akışını daha iyi anlamalarına, tahmin etmelerine ve yönetmelerine yardımcı olan trafik modeli oluşturmuşlardır.

İBB, SAS Viya’nın AI ve makine öğrenme yeteneklerini, trafik kameraları, sensörler, veri okuyucular, mobil uygulamalar ve ödeme kapıları gibi kaynaklardan gelen canlı veri akışları ve tarihi trafik verilerini analiz etmek için kullanmaktadır. Trafiğin ne zaman ve nerede yoğunlaştığını görebilirler ve daha da önemlisi, trafik değişikliklerini gerçekleşmeden önce tahmin edebilir ve bunlara göre hareket edebilirler.

Bu bilgilerle, İBB, vatandaşlara gecikmeler ve yoğunluklar hakkında uyarılar yaparak ve trafiğin sıkışmasını önleyerek trafik sorunlarını tahmin edebilir ve yönetebilir. En iyi rotaları tahmin ederek, İBB, yollarda bekleyen araç ve kamyonların sayısını azaltarak ve seyahat sürelerini kısaltarak sera gazı emisyonlarını azaltmaktadır.

Toplu taşıma için, AI ve IoT destekli sistem, İBB’nin hizmetleri, otobüs güzergahı kullanılabilirliğini ve yolcu memnuniyetini iyileştirmesine yardımcı olan trafik ve yolcu verilerinden içgörüler sağlar, böylece insanların bu daha yeşil ulaşım araçlarını kullanma olasılığı artar.

IoT teknolojisini benimsemekle ilgili başlıca zorluklar nelerdir ve bunlar nasıl aşılabilir?

Çok fazla organizasyon hâlâ AI, IoT ve gelişmiş analitiklerin, istatistikçiler ve veri bilimcileri gibi nicel uzmanların alanı olduğunu düşünmektedir.

Bu artık böyle değil. OpenAI’dan ChatGPT ve SAS’tan Viya Copilot gibi araçlarda görüldüğü gibi, GenAI, AI ve gelişmiş analitiği daha geniş bir insan grubuna, çeşitli iş rolleri ve deneyim düzeyleriyle daha erişilebilir hale getirmeye devam etmektedir.

Üretimde, bu, ekipman operatörlerinin ve ön hat çalışanlarının “Hat 3’teki en büyük endişe alanlarım nelerdir?” ve “Operasyon B’deki en yaygın arıza alanları nerelerdir?” gibi önemli soruları cevaplamak için GenAI kullanabileceği anlamına gelir.

RELATED ARTICLES

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

Bizi Takip Edin

4,200BeğenenlerBeğen
10,000TakipçilerTakip Et
296TakipçilerTakip Et
1,400AboneAbone Ol

BÜLTENİMİZE ABONE OLUN

Popüler