"Internet de los objetos" es la última palabra de moda en el ámbito técnico. Es el tema de conversación actual tanto en el lugar de trabajo como fuera de él. Pero, ¿cómo ayuda IoT a resolver los problemas del mundo real? ¿Cuál es la ventaja de conectar tantos dispositivos a través de la red? La respuesta está en los datos brutos El núcleo del Internet de las Cosas consiste en recopilar datos y aprovecharlos y analizarlos para que los dispositivos conectados o las personas puedan tomar decisiones inteligentes. Sin dar sentido a los datos y aprovecharlos para tomar una decisión inteligente, obtener tal cantidad de datos de entidades asociadas no tiene ningún sentido. Pero, ¿cómo pueden los sistemas IoT tomar decisiones inteligentes? Ahí es donde la IA y el aprendizaje automático vienen al rescate del Internet de las Cosas.

El aprendizaje automático es una rama de la informática que detecta e infiere patrones a partir de datos pasados para hacer valiosas predicciones sobre el futuro. La IA es la rama del aprendizaje automático que permite a una máquina imitar al cerebro humano y tomar decisiones basadas en sus experiencias pasadas, así como responder a las acciones en tiempo real. Además, la IA entrena a una máquina para que comprenda y se adapte al entorno que la rodea, de modo que pueda tomar decisiones acertadas en tiempo real.

En consecuencia, podemos ver que existe un claro solapamiento entre la Internet de los objetos y la IA. IoT consiste en conectar dispositivos y hacer uso de los datos brutos producidos por esos dispositivos. Por su parte, la IA entrena a las máquinas para que tomen decisiones inteligentes simulando en ellas un comportamiento inteligente. IoT produce una enorme cantidad de datos y la IA es necesaria para dar sentido a estos datos en bruto. Los datos no sirven de nada si no podemos deducir de ellos ningún tipo de acción. Sin embargo, cuando se combinan con creatividad e inteligencia pueden crear maravillas. Podemos denominar "inteligencia conectada" a la combinación de IoT e IA.

Otra importancia de aplicar ML a los datos de IoT es que los sistemas basados en ML se mejoran automáticamente con el tiempo. Con más datos generados por IoT, los sistemas inteligentes producen previsiones más racionales y precisas. De este modo, las organizaciones pueden recibir la decisión más equilibrada sin realmente "pensar".

Ejemplos de IA en IoT

Exploremos las aplicaciones actuales de la IA en los sistemas IoT y cómo las empresas están optimizando las maravillas de la IA para mejorar sus sistemas IoT.

Ahorro de costes en aplicaciones industriales (IIoT)

El uso extensivo de sistemas IoT con equipos industriales proporciona una cantidad excesiva de datos. Al aplicar algoritmos de IA y aprendizaje automático a los datos generados, las organizaciones identifican posibles problemas y su causa raíz para resolverlos con antelación.... Ahora las empresas pueden prever cuándo una máquina necesita mantenimiento y eso les ayuda a ahorrar toneladas de dinero.

Dar forma a la experiencia humana

Los seres humanos ya están experimentando aplicaciones del aprendizaje automático en su vida cotidiana. Desde Amazon y Facebook hasta IMDB y Netflix, todas estas empresas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para ofrecernos una mejor experiencia de usuario aprendiendo nuestras preferencias. Combinar IoT con aprendizaje automático puede ser excepcionalmente valioso para mejorar la experiencia del usuario. El termostato Nest es un gran ejemplo de ML en IoT. Aprende sobre tus preferencias de temperatura caliente y fría con un algoritmo de ML y se asegura de ajustar la temperatura a tu gusto cuando te despiertas o cuando llegas a casa.

IA e IoT en el sector sanitario

Los sensores de los dispositivos médicos, los sistemas de gestión médica de los hospitales y los rastreadores de fitness llevan mucho tiempo recopilando paquetes de datos. La IA y el IoT ya están trabajando codo con codo a través de la interoperabilidad y el intercambio de datos entre todos los centros de atención sanitaria, lo que permite a los trabajadores de los centros tener una visión clara de los eventos en tiempo real de un centro para que puedan actuar en consecuencia a tiempo. Además de esto, la convergencia de IoT e IA se está utilizando para mejorar el flujo de trabajo de las clínicas y para su mantenimiento atrasado, de modo que el personal pueda concentrarse más en los pacientes y menos en tecnicismos.

Consulte esta infografía que destaca los principales proyectos de IA en el espacio Blockchain

Posibles casos de uso en los que puede aplicarse la combinación de IA e IoT

Las ciudades inteligentes y los hogares inteligentes son probablemente las ideas más candentes que sólo pueden hacerse realidad cuando la IA y el IoT van de la mano. La IoT se sigue aplicando para conectar diversos dispositivos domésticos, pero la combinación de IA con ella dará lugar a una mayor automatización. Estos dispositivos inteligentes aprenderán de nuestras preferencias y crearán una experiencia de usuario más agradable y automática. Un hogar inteligente ideal es un sistema multicapa que no debería necesitar ninguna gestión humana y que debería tomar decisiones inteligentes basadas en comportamientos humanos anteriores.

Además de esto, un transporte sin conductor fiable, seguro e inteligente es otro concepto que puede lograrse con IoT e IA.

IA e IoT: El futuro

El verdadero potencial del Internet de las Cosas aumentará a un ritmo acelerado cuando se combine con la IA y el ML. Los algoritmos de aprendizaje automático ya están asimilados en casi todas las plataformas industriales de IoT, como Microsoft Azure IoT, IBM Watson IoT, [Amazon AWS IoT](Amazon AWS IoT), etc. Pronto será difícil encontrar una operación de IoT que no integre la IA en algún momento. Según International Data Corp, a finales de 2019, la IA estará incorporada en "todos los sistemas efectivos" de IoT y, sin ella, los datos recogidos de los dispositivos conectados tendrán poco o ningún valor. Más pronto que tarde veremos cómo los avances existentes se convierten aún más en realidad a través de sistemas automatizados de asistencia sanitaria, transporte, ciudades inteligentes y muchos más. Solo necesitamos que las tecnologías hablen entre sí y dejarnos deslumbrar por lo que pueden crear.