Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) hoạt động như thế nào và ứng dụng của nó trong thực tiễn

Tiếp tục với series nhập môn kiến thức trí tuệ nhân tạo, hôm nay chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về một công cụ đa năng ngay như chính tênn gọi của nó. Không đâu khác đó chính là AIoT - Trí tuệ nhân tạo vạn vật.

Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) là gì?

Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) hiểu đơn giản là sự kết hợp giữa công nghệ AI và cơ sở hạ tầng Internet vạn vật IoT với mục tiêu là mang lại các hoạt động IoT hiệu quả hơn. Từ đó góp phần cải thiện khả năng quản lý, phân tích dữ liệu cũng như sự tương tác giữa người dùng và các ứng dụng.
Trong đó, IoT là một hệ thống các thiết bị được kết nối hoặc bất kỳ đối tượng có mã định danh duy nhất nào có khả năng truyền dữ liệu qua Internet. Nhưng điều đặc biệt là chúng không cần tương tác giữa người với máy tính hoặc giữa người với người. Chẳng hạn như nó là thiết bị cấy ghép theo dõi nhịp tim, ô tô có cảm biến tích hợp để cảnh báo người lái khi có vấn đề phát sinh, chúng được gán địa chỉ IP và truyền dữ liệu qua mạng. Và khi IoT được kết hợp cùng AI thì điều gì sẽ xảy ra, cùng nhau tìm hiểu thêm nhé.

AIoT hoạt động như thế nào?

Trong các thiết bị AIoT, AI được kết hợp vào các thành phần cơ sở hạ tầng có kết nối bằng mạng IoT. Khi hoạt động, các thiết bị IoT sẽ thu thập và xử lỹ dữ liệu trong giai đoạn đầu. Sau đó AI sẽ phụ khách khâu phân tích những dữ liệu thu thập được đó để cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất những giải pháp để cải thiện hiệu quả và năng suất công việc. 
Về cơ bản, hoạt động của hệ thống AIoT được thiết lập dựa trên cloud-based (nền tảng đám mây) hoặc edge-based (nền tảng cạnh):

AIoT dựa trên đám mây

Hiểu đơn giản đó chính là việc quản lý và xử lý dữ liệu bằng nền tảng điện toán đám mây. Việc kết nối các thiết bị IoT với nền tảng đám mây được xem là điều cần thiết bởi vì nền tảng đám mây là nơi có thể lưu trữ, xử lý, truy cập và tìm kiếm dữ liệu bởi nhiều ứng dụng cho nhiều dịch vụ khác nhau.
AIoT dựa trên đám mây bao gồm bốn lớp sau:

• Lớp thiết bị: một số loại phần cứng như thẻ, đèn hiệu, cảm biến hay thiết bị nhúng, thiết bị sản xuất, thiết bị sức khỏe,... (tùy vào từng lĩnh vực hoạt động sẽ có những thiết bị đặc thù khác nhau).
• Lớp kết nối: Bao gồm các trường và cổng đám mây như phần cứng hoặc phần mềm đã được liên kết lưu trữ đám mây với bộ điều khiển, cảm biến cũng như các thiết bị thông minh khác.
• Lớp đám mây: Bao gồm việc lưu và xử lý dữ liệu thông qua AI hay truy cập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua API.
• Lớp giao tiếp với người dùng: Bao gồm các cổng thông tin từ website và ứng dụng điện thoại di động.

AIoT dựa trên Edge (edge-based)

Ngoài nền tảng đám mây, dữ liệu AIoT cũng có thể được xử lý ở biên (edge-based). Hiểu đơn giản rằng quá trình xử lý dữ liệu có thể giảm thiểu được chậm trễ xảy ra trong quá trình phân tích bằng việc cho dữ liệu được xử lý càng gần các thiết bị IoT càng tốt. Chúng dựa trên ba lớp như sau:

• Lớp thiết bị đầu cuối thu thập: Bao gồm các thiết bị phần cứng ví dụ như thiết bị nhúng, hiết bị sản xuất, thẻ, đèn hiệu, cảm biến, thiết bị di động,... Thông qua đường dây điện hiện có, chúng sẽ được kết nối với cổng.
• Lớp kết nối: ví dụ như các cổng trường mà lớp thiết bị đầu cuối thu thập được kết nối qua các đường dây điện hiện có.
• Lớp biên. Là các tiện ích có tác dụng lưu trữ, xử lý dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết từ những nguồn dữ liệu gốc đó.

Ứng dụng của AIoT trong thực tiễn

• Thành phố thông minh: áp dụng công nghệ vào đời sống cho các khu dân cư. Chẳng hạn như cảm biến, đèn hay đồng hồ đo,... đều được kết hợp các chức năng thu thập dữ liệu để phân tích và đề xuất những phương án giúp cải thiện và nâng cao chất lượng cuộc sống cho cư dân thành phố đó.
• Bán lẻ thông minh: việc sử dụng camera thông minh để nhận diện khuôn mặt khách hàng khi mua sắm hay kiểm soát quá trình quét sản phẩm tại quầy tự thanh toán cũng được các nhà bán lẻ áp dụng để cải thiện chất lượng bán hàng cũng như kiểm soát tránh thất thoát, mất mát,...
• Phương tiện truyền thông xã hội và nguồn nhân lực (HR): Hiện nay nhiều chuyên gia HR cũng đã bắt đầu vận dụng các công cụ AIoT vào quá trình làm việc của họ. Bởi chúng có thể tích hợp với các phương tiện truyền thông hay các nền tảng liên quan đến HR để tạo ra chức năng ra quyết định bởi trí tuệ nhân tạo. Có thể nói đây là một trong những dịch vụ hữu hiệu cho các chuyên gia HR.
• Xe tự lái: Những chiếc xe tự lái này dựa hệ thống cảm biến và camera video để thu thập dữ liệu về đường đi, các phương tiện di chuyển trên đường hay theo dõi tình trạng lái xe,... cũng dần trở nên quen thuộc trong cuộc sống hiện nay đúng không?
• Robot giao hàng tự động: Không những những tác vụ thông minh cho đời sống hay trong môi trường kinh doanh, đối với ngành vận tải thì AIoT cũng là một phát minh hữu ích. Các cảm biến giúp thu thập dữ liệu về môi trường, nhà kho, đường đi,... để thực hiện nghiệp vụ giao hàng tự động một cách chính xác và nhanh chóng cũng đã giúp ngành vận tải tối ưu được rất nhiều chi phí.