Nesnelerin yapay zekası’na (AIoT) doğru

IoT uygulamalarındaki başarı, analitik merkezli, veri odaklı bir kültür gerektirir. Örneğin cihazlar,makineler, ekipmanlar, nesneler, eylemler bir takvime göre belirlenmiş planlanan bakımdan geçerken, bunun arka planında öngörü tabanlı  bakım olarak mantık, karar kuralları ve modeller uygulanarak nesnelerden akan verilerden belirlenen bir çalışma bulunmaktadır. Başka bir deyişle, eylemler analitik yoluyla belirlenir.

Bu analitik merkezli belirlemeler 2019 için aşağıdaki öngörülerin oluşmasının da yolunu açmıştır:

• IoT tarafından oluşturulan verilerin en az yüzde 40'ı ağa yakın, sınırda depolanacak, işlenecek, analiz edilecek ve hareket edilecektir.

• Tüm etkili IoT çabaları, akış analizini makine öğrenmesiyle gerçekleştirecektir.

Bu öngörülerde dikkate alındığında, eylemler giderek, analitik veri merkezinde veya bulutta daha az, ağın kenarlarında, sınırlarında ve toplama noktalarında daha fazla uygulanacaktır. 

 

Yapay zeka sistemi, bir insanın yürütebileceği bir kararı veren veya bir görevi yerine getiren bilgisayarlı bir sistem ve makine öğrenmesine, optimizasyona ve derin öğrenmeye dayanan gelişmiş bir analiz şeklidir.

 

IoT’de başarı için analitik bir gereklilik ise, AI biçimindeki analitik, IoT’nin potansiyelini yerine getirmesi için bir gereklilik midir? 

 

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT), nesnelerin internetinin nihai başarı öyküsü mü? Bu sorulardan yola çıkarak, nesnelerin interneti’nin yapay zeka ile birleşmesi bizi aşağıdaki başlığa taşımaktadır; 

 

Harvard Business Review'de belirtildiği gibi, akıllı bağlı bir cihaz birkaç unsurdan oluşur:

 

• Mekanik ve elektrikli parçalar gibi fiziksel elemanlar.

• Sensörler, işlemciler, depolama ve yazılım gibi akıllı elemanlar.

• Bağlantı noktaları, antenler ve protokoller gibi bağlantı elemanları.

 

Akıllı, bağlı bir nesnenin Nesnelerin Yapay Zekası’nda (AIoT) bir nesne olması için, bir kişinin karar vermesi gereken veya bir kişinin yapabileceği bir görevi yerine getirmesi gerekir. Bir uygulama ile kontrol edilebilir olmak veya sadece kullanıcı tercihlerini öğrenmek yeterli değildir. Sıcaklık tercihlerini öğrenen bir ev ısıtma sistemi, bir karar vermedikçe bir AI sistemi değildir. Otonom bir araç bir AI sistemidir - sizin için sürmektedir-. Diğer araçlara veya internete bağlandığında Nesnelerin Yapay Zekası’nda (AIoT) bir nesnedir.

 

Rüzgar türbinlerinin kanat açısını ayarlamak, bir uçuş ve otel için rezervasyon yapmak, bir öneride bulunmak, fiziksel dünya ile etkileşime girmek, yüzleri tanımak, dili çevirmek veya bir kredinin onaylanması, bir algoritma tarafından yapıldığında yapay olarak zekicedir. Bu özellikler birbirine bağlı sistemler tarafından yapıldığında neler olabileceğini hayal edin.

 

Bağlantı, ürünlerin ve cihazların akıllı öğelerini, yeteneklerini dışsallaştırarak güçlendirir. İzleme, kontrol ve optimizasyon sağlar.
 

Kendi başına, nesneleri birleştirmek öğrenmeyi teşvik etmiyor, ama yolu açıyor. Birçok IoT uygulaması, buluta veya veri merkezine veri göndermeye, verileri analiz etmeye ve modellemeye ve sezgileri uygulamaya dayanır. Bir sonuç sağlarlar ve muhtemelen değiştirilmiş mantığı cihazlara geri gönderirler.

 

Uyum sağlama, zaman içindeki davranışı değiştirme yeteneği, kişiselleştirme ve ortak zekaya yönelik bir başka önemli taştır: aygıtların kendi özel kullanımlarından öğrenmelerini istiyoruz ve aygıtların birbirlerinden öğrenmelerini istiyoruz. 

 

Öğrenme ve toplu zekayı teşvik etmek için, bağlı cihazların kendilerine verilen bilgilerin değerini anlaması ve bunları kendi kendine yönlendirilen ağlarda kullanması gerekir. Futbol sahasının etrafına yerleştirilen kameralar, yerel ışık koşullarına bağlı olarak diyafram açıklığını ayarlıyor ve beş mil uzakta güneşli veya bulutlu olup olmadığını biliyor. Bir otoyol kazasının yakınındaki otomobiller, trafik akışını yönlendirmek için trafik yoğunluğunu iletir. Astım ilacını dağıtan bir cihaz, bireysel hastanın ihtiyaçlarını anlar ve ilacı, iş seyahatinde kişinin varış yerindeki koşul hakkındaki bilgilere dayanarak ayarlayabilir.

 

AIoT'deki fırsat, aynı zamanda öğrenmeyi ve kişiselleştirmeyi teşvik etmektir. Hepimiz ayrı ayrı ele alınmak istiyoruz, alışkanlıklarımız, kalıplarımız ve tercihlerimiz dikkate alınarak. Aynı marka ve modeldeki iki endüstriyel ekipman parçası farklı koşullar altında aynı şekilde performans göstermez ve muhtemelen aynı şekilde kullanılmaz. Bunları aynı şekilde ele almak, daha fazla operasyonel verimlilik, daha fazla güvenlik ve daha iyi kaynak kullanımı için Nesnelerin İnterneti (IoT) fırsatları Yapay Zeka (AI) ile birleşince anlam kazanıyor.
 

 

Veriyle etkinleştirilen hizmetler gelişirken yaşam tarzımızı da değiştiriyor.
 

İş dünyasında kazananlar ve kaybedenler arasındaki farkı, veriden stratejik değeri çıkarma yeteneği belirliyor. Çalıştığımız ve alışveriş yaptığımız ortamlarda, işlevlerin en uygun kullanımı için Nesnelerin İnterneti ile çalışan sistemlerden toplanan verilerin kullanıldığı bir çağdayız. Dünyanın pek çok şehrinde kent planlamacıları da verimlilik elde etmek, inatçı sorunları çözmek ve genel olarak kent sakinlerinin yaşamını iyileştirmek için veri tabanlı hizmetler kullanıyor.

 

 

Günümüzün hızla gelişen veri tabanlı hizmetlerinin dikkat çekici bir yönünden bahsedelim: Bu hizmetlere çoğu kez alışık olduğumuz teknolojilerle erişiyor veya bunlarda yüksek teknoloji kullanıldığının farkında bile olmuyoruz.
 

Şehirdeki kamusal ışık noktalarının kendilerine ilişkin veri paylaşmasını ve Nesnelerin İnterneti'ne (IoT) katılmasını sağlayan bağlantı özelliklerine sahip, akıllı sokak aydınlatmasını ele alalım. Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) bağlantılı ışık noktaları dijital kartlarındaki zekayı ve entegre sensörleri kullanır. Böylece kendi çalışma durumları ve aydınlatılan ortam hakkında veri toplayıp paylaşabilir. Akıllı bir aydınlatma sistemi, makine öğrenmesi ve başka veri analizi yaklaşımları aracılığıyla planlamacılara insanların toplandıkları noktaları, arabalarını park ettikleri ve sürdükleri yerleri, gelip gitme zamanlarını ve daha pek çok şeyi söyleyebilir. Işıklar, sokaklar boşaldığında otomatik kısılacak şekilde ayarlanabilir. Veya bir parkın hava karardıktan sonra insanların ziyaret etmek istediği bir yer haline gelmesi için buraya gereken miktarda ve türde ışık verilebilir.

 

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) bağlantılı aydınlatma, akıllı aydınlatmadan daha fazlasını yapabilecek potansiyele sahip. Aydınlatmayla ilgili olmayan çok çeşitli hizmetler de sunabilir. Sürücülerin sık sık, üstelik üzerinde çok fazla düşünmeden yaptığı bir şeyi; tünellerden geçmeyi ele alalım. Uzun bir tünelin derinliklerinde yaşanan bir kaza, trafik akışını bir felakete dönüşecek derecede engelleyebilir. Durum, zararlı kimyasal maddelerin salınması söz konusu olduğunda daha da tehlikeli bir hal alabilir. Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT bağlantılı bir tünel aydınlatma sistemindeki sensörler burada devreye giriyor. Bunlar, durumu acil durum ekiplerine anında bildirip sadece bir kazanın olduğunu değil, bir tankerden çevreye yanıcı madde sızıntısı olduğunu da ekleyebilir. Ekiplerin hızla, emniyetli ve gereken şekilde duruma müdahale etmesi kolaylaşır.

 

Aynı şekilde şehir genelindeki sensör tabanlı bağlantılı aydınlatma sistemleri de güvenlik güçlerine yardımcı olabilir. Örneğin sensörler silah ateşlenen bir yeri tam olarak işaret edebilir. Sistem hemen acil durum uyarısı vererek, polisin olay yerine kısa sürede ulaşmasını sağlayabilir.

 

Bu uygulamalar Dijital Dönüşümün günümüzde geldiği noktalara iyi bir örnek. Ancak Dönüşüm, kamusal alan,tüketici kullanımı/araçları ile sınırlı değildir. Ticari nakliye endüstrisi, dünyanın tedarik zinciri için ticari araçlarla destek vermeye devam ediyor.Örneğin tırlar/kamyonlar vb. ticari araçlar (Volvo / Mack) artan otomasyon ve diğer ağır yük taşıma çözümleri (GE Transportation) ile endüstri, AIoT'den yararlanan sürüş değişikliklerine odaklandı. 

 

Ağın kenarına,sınırına gömülü AI ile, makineler deneyimden öğrenebilir, yeni girişleri ayarlayabilir ve manuel müdahale olmadan belirli işleri başarabilir. Daha akıllı ve daha güvenli kararlar almayı, artan iletişim ve veri aktarım maliyetlerinin kontrol edilmesini gerçekleyebilirler. Bu bağlamda “Volvo Trucks ve Mack Trucks, planlanmamış aksama sürelerini en aza indirmek için sensör verilerini ve SAS®AI çözümlerini kullanıyor”

 

Nesnelerin Yapay Zekası’na bir başka açıdan şehirlerin daha akıllıya evrilmesi tarafından baktığımızda örneğin Chicago için bir AIoT düzenleme çalışması yapılmakta olduğunu görüyoruz. Modern kentsel politika ve planlama sorunlarını çözmek için teknoloji odaklı çalışmaları olan;

 

BRENNA BERMAN (executive director of Chicago’s City Tech) yeni bir kentsel gelişim akımı yönünde teknolojiyi kullanarak güvenlik ve verimlilik için şehirleri yeniden nasıl yapılandıracağını araştırıyor.

Şehir planlamacılarının hala 50 yıllık rehber ilkeleri ve parametreleri kullandığını söyleyen Berman, 21. yüzyıl şehirleri için şehirden veri toplamak, teknolojiden yararlanmak ve değişken şehir ortamlarıyla başa çıkmak için daha dinamik modeller oluşturmak için teknolojinin kullanılması gerektiğine odaklanmıştır. Bu teknolojinin çoğu yapay zekanın nesnelerin interneti ile birleşmesi olan Nesnelerin Yapay Zekası’na (AIoT) odaklanmaktadır. Yapay Zeka (AI), makine öğrenme algoritmalarını besleyen ve yapay zeka’nın(AI) otomasyon ve öğrenme unsurlarını temel alarak dinamik olarak üretilen doğru sonuçları üretmek için yüksek hacimli olarak sunulan doğru verilerden öğrenir. Akıllı şehirlerin etrafına dağılmış olan Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleri, trafik akışından su akışına kadar her sey hakkında sürekli güncellenen bilgiler sunabilir ve Yapay Zeka (AI) algoritmaları için düzenli, yüksek kalitede besleme stoğu sağlar.

 

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) teknolojisi kombinasyonu zaten kentsel çevrede devrim yaratıyor. Bu kombinasyonun bir anlam ifade etmesi için yollar, sokak lambaları ve trafik sinyalleri gibi bakım maliyetleri üreten altyapıların değerli veri üreten varlıklara dönüşmesi için bağlı cihazların kullanılmasını öngören çalışmalarında dikkate alınması önemlidir. Berman zaten bunu Chicago için bir gerçeklik haline getiriyor ve Chicago'yu geleceğe hazırlamak için teknolojiyi etkin ve demokratik bir şekilde kullanmanın yollarını bulmayı umuyor. Ve Chicago’nun zaten nesnelerin interneti’ne (IoT) yaptıgı önemli yatırımlarla, yapay zekayı (AI) nesnelerin interneti (IoT) verileri ile birleştirmesi sonucu Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) bir sonraki doğal adım gibi görünüyor.

 

Berman'ın dahil olduğu bir Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) uygulaması Array of Things (Nesnelerin Dizisi) adlı bir projedir. 

 

Tamamlandığında, yayaların ve araçların hareketleri, sıcaklık, basınç, ışık, titreşim ve ortam ses yoğunlugu bilgisi dahil olmak üzere veri toplayan, şehir çapında 500 sensör ağı olacak. Bu girişimin, kentin geniş ayak izi boyunca konuşlandırılması iki yıllık bir süreçte gerçekleşti. Berman, planın bu sensör verilerini şehrin gizli hikayelerini bulmak için tasarlanmış çeşitli AIoT projeleri arasında kullanmak olduğunu söyledi. Bu proje, trafik ölümlerini sokaklarından elemek için Chicago’s Vision Zero (Chicago'nun Vizyon Sıfır) girişimini destekliyor. Şehirler, ilk müdahale yapanlardan ve sigorta şirketlerinden meydana gelen kazalarla ilgili birçok bilgi birikimine sahip olsa da, “kazaların meydana gelmesine ilişkin veriler, bunların önlenmesinde özellikle yardımcı olmuyor. İhtiyacınız olan şey, bunlar hakkında ek bilgi ve şehirlerin bu kadar fazla bilgisi yok.”

 

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT), Chicago'nun sokaklarındaki günlük etkinliklerden daha derin bilgi için yardımcı olacak. Bağlı kameralar tarafından toplanan görüntüleri analiz etmek için AI kullanmak, şehir planlamacılarına araçların birbirleriyle nasıl etkileşimde bulunduğunu, şehrin altyapısını ve yayalarını öğretecektir. Kavşakları ve caddeleri daha iyi tasarlamalarını, farklı trafik akışlarını nereye yönlendireceklerini bulmalarını ve güvenliği arttırmak için trafik sinyali düzenlerini ayarlamalarını sağlar.

 

Görüntüleri yorumlayan Yapay Zeka’nın (AI) bir başka kullanımı, şehir yetkililerinin Chicago'daki artan zorluklardan biri olan sokaktaki su baskınlarına, sellere müdahale etmesine olanak sağlayacaktır. Sensörler sokağın görüntülerini toplayacak ve Yapay Zeka (AI) kuru ve ıslak kaldırım, buz ve durgun su arasındaki farkı ayırt edebilecek ve hatta havuz suyunun ne kadar derin olduğunu söyleyebilecek. Berman, Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) ile şu anda manuel ve genellikle güvenilmez olan verilerin toplanması ve uygulanması sürecinin otomatikleştirilmesini ve şehir sokaklarında dolaşan Chicago’luların güvenliğini arttırmak için sel koşullarını öngörmek ve önemsememek için otomatik öğrenmeyi kullanmayı öngörmektedir.

 

Berman, “Kentin [sokak su baskınlarının] nerede gerçekleştiğine dair proaktif bir göstergesi yok, çünkü insanlar bunu aramıyor” diyor. “Bu, şehrin cadde koşullarının Yapay Zeka (AI) ile işlenmesi yolu erken bir gösterge ve tahmin modeli olusturmasına yardımcı olacak.” Bu Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) uygulamasının ek avantaj olarak şehir altyapısına yüksek maddi zarar gelmesini önleyerek milyonlarca tasarruf sağlaması bekleniyor.

 

 Berman Nesnelerin Yapay Zekası‘nda (AIoT) Chicago'daki bazı acil sorunların çözülmesine yardımcı olmak için çok daha fazla potansiyel görüyor, bu potansiyelin gerçekleşmesi için hepsi teknolojik olmayan engellerin devam ettiğini, Nesnelerin Yapay Zekası’nı (AIoT) kentin 234 mil karesinin tamamına yaymak ve herhangi bir değişikliğin herkes için etkili ve verimli olmasının sağlanması için  daha fazla paydaşın dahil edilmesini gerektiğini ve tasarım ve planlama aşamasında tüm bu seslerin dengelenmesinin belki de en zorlu yön olduğunu söylüyor.

 

Nesnelerin Yapay Zekası’nın da (AIoT) yardımıyla Berman, şehir değiştikçe öğrenmeye devam eden, yeni bilgiler sağlayan ve orada yaşayan, çalışan, sokaklarında oynayan herkes için güvenlik ve verimlilik sağlayan bir altyapı oluşturmayı umuyor.

 

Akıllı Şehirler bağlamında Bilgi ve İletişim Teknoloji’lerinin (BİT) geldiği bu noktada HUAWEI’de geliştirdiği çözüm ve uygulamalarla güvenli, sürdürülebilir, fütüristik Akıllı Şehir Çözümlerini hayata geçirmekte, Yapay Zeka (AI) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) birleşmesini bu çözümlerde kullanmaktadır.

 

 

Nesnelerin Yapay Zekası (Artificial Intelligence of Things=AIoT) Türkiye’nin Akıllı Şehir planlamalarında, yaşamın içinde, sağlıktan ulaşıma bir “Toplum ve Yaşam Mühendisliği” yaklaşımıyla mutlaka olmalı. Dünya ve Türkiye Endüstri 4.0’da Siber Sistemler’in kendi içinde Dijital Dönüşüm’ün bir parçası olarak büyüttüğü Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti’ni, Geleceği Tasarlamak vizyonunda  artık Endüstri 4.0’ın dışında yeni bir evre olarak: Nesnelerin Yapay Zekası Çağı (Age of AIoT) başlığında konuşmalı.

Kaynaklar :

1. Toward the artificial intelligence of things,Oliver Schabenberger,

infoworld.com web sayfası, April 24,2018, IDG Contributor Network

 

2. The Artificial Intelligence of Things from smart connected devices to artificially intelligent things, services an experiences, White Paper,SAS

 

3. sas web sayfası,Analytics Software & Solutions

 

4. Why Brenna Berman Is Giving Chicago an AIoT Upgrade, wired web sayfası, Getty Images

 

5. signify web sayfası, Interact IoT platformu

 

6. HUAWEI Smart City Solutions