AIoT là gì?

Trí tuệ nhân tạo của Vạn vật (AIoT) là sự kết hợp mạnh mẽ giữa Trí tuệ Nhân tạo (AI) và hạ tầng Internet của Vạn vật (IoT). AIoT nhằm mục đích tối ưu hóa hoạt động của IoT, nâng cao tương tác giữa con người và máy móc, và cải thiện quản lý và phân tích dữ liệu.

AI, hay Trí tuệ Nhân tạo, mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người trong máy móc, chủ yếu là hệ thống máy tính. Nó được ứng dụng rộng rãi trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy.

Mặt khác, IoT đại diện cho một mạng lưới các thiết bị được kết nối, cả cơ học và kỹ thuật số, với các định danh duy nhất. Những thiết bị này có khả năng truyền dữ liệu tự động qua mạng mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người. Một ‘vật’ trong IoT có thể là thiết bị theo dõi nhịp tim của một người, một phương tiện được trang bị cảm biến để thông báo cho tài xế về áp suất lốp thấp, hoặc bất kỳ đối tượng nào có thể được gán địa chỉ IP và truyền dữ liệu qua mạng.

 AIoT hoạt động như thế nào?
Trong lĩnh vực thiết bị AIoT, Trí tuệ Nhân tạo được tích hợp vào các yếu tố hạ tầng cốt lõi, bao gồm chương trình và chipset, và được kết nối thông qua mạng lưới IoT. Để hoạt động mượt mà mà không cần sự can thiệp của người dùng, Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự hài hòa giữa phần cứng, phần mềm và các thành phần nền tảng.

Khi vận hành, các thiết bị IoT sẽ tích cực tạo ra và thu thập dữ liệu, sau đó được phân tích bởi AI để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị và cải thiện hiệu quả và năng suất hoạt động. Những thông tin này được khai thác thông qua các hệ thống AI sử dụng các kỹ thuật học dữ liệu.

Hệ thống AIoT thường được triển khai theo hai cấu hình chính: dựa trên đám mây hoặc dựa trên biên, mỗi loại đều có những ưu điểm và chức năng riêng.

AIoT dựa trên đám mây
IoT Cloud, còn được gọi là IoT dựa trên đám mây, là trung tâm quản lý và xử lý dữ liệu từ các thiết bị IoT một cách hiệu quả, tận dụng khả năng của các nền tảng điện toán đám mây. Kết nối các thiết bị IoT với đám mây là cần thiết, đóng vai trò là trung tâm nơi lưu trữ, xử lý và truy cập dữ liệu được điều phối mượt mà cho một loạt các ứng dụng và dịch vụ.

AIoT dựa trên đám mây được cấu trúc thành bốn lớp quan trọng, đảm bảo một hệ sinh thái mạnh mẽ và linh hoạt:
- Lớp thiết bị: Bao gồm một loạt các phần cứng như thẻ, đèn hiệu, cảm biến, phương tiện, thiết bị sản xuất, thiết bị nhúng và thiết bị sức khỏe và thể dục.
- Lớp kết nối: Tại lớp này, các cổng trường và cổng đám mây tích hợp các thành phần phần cứng và phần mềm để kết nối lưu trữ đám mây với bộ điều khiển, cảm biến và các thiết bị thông minh khác.
- Lớp đám mây: Xử lý dữ liệu là trung tâm của lớp này, được hỗ trợ bởi một động cơ AI, bao gồm lưu trữ dữ liệu, hiển thị, phân tích và truy cập dữ liệu thông qua API.
- Lớp giao tiếp người dùng: Bao gồm các cổng web và ứng dụng di động, tạo điều kiện cho sự tương tác của người dùng trong hệ sinh thái AIoT dựa trên đám mây.

AIoT dựa trên biên
Xử lý dữ liệu AIoT cũng có thể được thực hiện hiệu quả tại biên, cho phép phân tích dữ liệu từ các thiết bị IoT ở gần đó, giảm yêu cầu băng thông và tránh sự chậm trễ trong phân tích dữ liệu.

AIoT dựa trên biên được cấu trúc xung quanh ba lớp chính, nâng cao khả năng xử lý dữ liệu ở cấp độ thiết bị:
- Lớp thiết bị: Bao gồm các thiết bị phần cứng đa dạng như thiết bị nhúng, phương tiện, thiết bị sản xuất, thẻ, đèn hiệu, cảm biến, thiết bị di động và thiết bị sức khỏe và thể dục. Những thiết bị này được kết nối với các cổng thông qua các đường dây điện hiện có.
- Lớp kết nối: Bao gồm các cổng trường, tạo liên kết quan trọng kết nối lớp thiết bị với các đường dây điện hiện có, đảm bảo chuyển dữ liệu mượt mà.
- Lớp biên: Đây là lớp quan trọng chứa hạ tầng cần thiết cho việc lưu trữ dữ liệu, xử lý dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết thông minh.

Ứng dụng và ví dụ về AIoT
Trong khi các ứng dụng AIoT thường nhấn mạnh điện toán nhận thức trong các thiết bị tiêu dùng, điều quan trọng là khám phá các ứng dụng AIoT rộng hơn. Dưới đây là các ví dụ về ứng dụng AIoT trong các lĩnh vực khác nhau:
- Thành phố thông minh: Sử dụng công nghệ IoT như cảm biến và đồng hồ đo để nâng cao hiệu quả hoạt động, kích thích tăng trưởng kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống của cư dân ở các khu vực đô thị.
- Bán lẻ thông minh: Sử dụng camera thông minh để nhận diện khách hàng và xác nhận các giao dịch tự thanh toán trong môi trường bán lẻ.
- Nhà thông minh: Các thiết bị gia dụng thông minh học hỏi từ tương tác của người dùng và dữ liệu để cung cấp hỗ trợ và tiện ích cá nhân hóa.

- Tòa nhà văn phòng thông minh: Sử dụng IoT và AI để tối ưu hóa ánh sáng, nhiệt độ và kiểm soát truy cập dựa trên sự hiện diện, do đó tiết kiệm năng lượng.
- Doanh nghiệp và công nghiệp: Sử dụng chip thông minh để bảo trì dự đoán trong sản xuất và môi trường công nghiệp.
- Mạng xã hội và nhân sự: Tích hợp các công cụ AIoT với các nền tảng mạng xã hội và nhân sự để hỗ trợ quá trình ra quyết định trong các quy trình nhân sự.
- Phương tiện tự hành: Sử dụng nhiều cảm biến và camera để đảm bảo lái xe tự động an toàn.
- Robot giao hàng tự hành: Sử dụng AI và cảm biến để điều hướng và ra quyết định trong các nhiệm vụ giao hàng.
- Chăm sóc sức khỏe: Thu thập và giám sát dữ liệu sức khỏe theo thời gian thực với các thiết bị y tế và thiết bị đeo.
- Thiết bị đeo: Phân tích dữ liệu sức khỏe cá nhân để cung cấp thông tin chi tiết về thể chất, giấc ngủ và sức khỏe.
- Robot hợp tác (Cobots): Hỗ trợ trong các nhiệm vụ sản xuất và lắp ráp thông qua dữ liệu từ các thiết bị IoT và công cụ AI.
- Bộ não thành phố: Tận dụng AIoT để xử lý dữ liệu đô thị và giải quyết các vấn đề như vi phạm giao thông và tai nạn cho sự phát triển đô thị.

Lợi ích và thách thức của AIoT
AIoT, sự kết hợp giữa Trí tuệ Nhân tạo và Internet của Vạn vật, mang lại nhiều lợi ích và đối mặt với các thách thức khác nhau, có thể được tóm tắt như sau:

Lợi ích của AIoT:
- Tăng cường hiệu quả hoạt động: AIoT giúp các thiết bị IoT phân tích dữ liệu, tiết lộ các mẫu và thông tin chi tiết giúp điều chỉnh hoạt động theo thời gian thực để tăng hiệu quả hoạt động.
- Vận hành hệ thống thích ứng: Phân tích dữ liệu theo thời gian thực cho phép xác định các sự cố hệ thống tiềm năng, cho phép hệ thống thực hiện các điều chỉnh cần thiết để cải thiện độ tin cậy.
- Phân tích dữ liệu hiệu quả: AIoT đơn giản hóa các quy trình giám sát dữ liệu, giảm nhu cầu giám sát liên tục của con người và cuối cùng tiết kiệm chi phí.
- Khả năng mở rộng: AIoT cho phép dễ dàng mở rộng hệ sinh thái thiết bị để tối ưu hóa các quy trình hiện có hoặc giới thiệu các tính năng đổi mới, thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
- Công nghệ chuyển đổi: AI và IoT hỗ trợ lẫn nhau. AI làm phong phú IoT với khả năng học máy, nâng cao quá trình ra quyết định. IoT cải thiện AI thông qua kết nối, trao đổi dữ liệu và tín hiệu. Sự tương tác này mở ra giá trị lớn hơn từ dữ liệu do IoT