Verileri ve yapay zeka modellerini etkileşim noktasına yakın olarak konumlandırmak, her zaman hızlı ve açık yapay zeka destekli uygulamalar geliştirme adına büyük önem taşır.
Mark Gamble, Ürün ve Çözüm Pazarlama Direktörü, Couchbase
Yapay zeka bir sonraki teknoloji inovasyonunu yönlendiriyor ve bunun için verileri yakıt olarak kullanıyor. Bu bakımdan yapay zeka uygulamanızdaki veri işleme, özellikle Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamalarında çok yaygın olan dağıtılmış ve genellikle bağlantısı olmayan ortamlarda doğru yapılması gereken en önemli kısımlardan biridir.
Burada işin püf noktası, IoT ve yapay zekanın taleplerini karşılayabilecek bir veritabanına sahip olmaktır.
Mobil Veritabanı Avantajı
The New Stack’te bir mobil veritabanı ile buluttan uca yapay zeka ile ilgili yayınlanan bir yazıda, gömülü veri senkronizasyonu ve yapay zeka desteği bulunan bir mobil veritabanı platformunun uç üzerindeki uygulamalarda yapay zeka tabanlı özelliklerin ve yeteneklerin geliştirilmesini nasıl hızlandırabileceğini araştırdım.
Yapay zeka kullanan uygulamalar, böyle bir veritabanından yararlanarak uç bilişimin avantajlarından faydalanabilir: Veriler etkileşim noktasına fiziksel anlamda daha yakın bir konumda olduğu için daha hızlı çalışır ve doğası gereği güvenilmez olan internete olan bağımlılıkları da ortadan kalkarak daha güvenilir hale gelirler.
Nesnelerin İnternetinde Yapay Zeka ve Veri
Uç bilişim IoT’de büyük önem taşır çünkü IoT cihazları sensörler, sürücüler, kameralar vb. tam anlamıyla ağın ucunda bulunur. Bu cihazlar yüksek hacimli verileri yakalar, aynı bir sünger gibi emerler ve yüksek hızda aktarılmalarını sağlarlar. Bu verileri kullanan uygulamaların verilere mümkün olduğunca hızlı bir şekilde tepki verebilmesi gerekir, ancak veriler o kadar hızlı ve yüksek hacimde gelir ki, bunları etkin bir şekilde kullanmak son derece zordur. İşte bu noktada yapay zeka devreye girer.
Örnek olarak, yüksek hızlı ve genellikle tekrarlayan zaman serisi sensör göstergeleri ile eğitimli makine öğrenimi modelleri, sorunları ve normal olmayan durumları bulmak için verileri gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde değerlendirebilir, gürültüyü eleyebilir ve dikkat edilmesi gereken alanlara hemen odaklanabilir.
Bunu başarmak internet bağlantısı olmadığında oldukça zor olacaktır. Verilerin nerede işlendiği ve yapay zeka modellerinin nerede konumlandırıldığı büyük fark yaratabilir. Eğer her şey buluttaysa, internet üzerinden veri göndermeniz ve ardından sonuçların geri gelmesini beklemeniz gecikme potansiyelini artıracaktır. Daha da kötüsü, bağlantının kesildiği durumlarda uygulamalar durabilir.
Bir mobil veritabanı platformu, veri ve yapay zeka işlemeyi cihazlar da dahil olmak üzere uç noktaya getiren ve internet bağımlılıklarını ortadan kaldıran bir uç yapay zeka veritabanı mimarisi ile bu sorunu çözer. Veri senkronizasyonu, bağlantı mevcut olduğunda arka planda gerçekleşir ve tüm ekosistemin istikrarlı olmasını sağlar.
Böylesine bir mimari, verileri ve yapay zekayı bulutta, uçta ve cihazın kendisinde işlemenize olanak tanıyarak IoT uygulamalarının sahip olduğu büyük miktarda veriyi işleyecek ölçeği ve bundan anında yararlanacak uç yeteneklerini sunar.
Nesnelerin İnternetinde Yapay Zeka Örnekleri
IoT uygulamalarındaki bazı yapay zeka örnekleri şunlardır:
Akıllı Şehirler
Büyük metropol alanlarındaki akıllı aydınlatma çözümleri, belediyelerin aydınlatma şebekelerine yerleştirilen IoT sensörlerini kullanır. Sensörler trafiği, yayaları, hava durumunu ve doğal aydınlatmayı algılar ve bu şartları değerlendirerek şehrin herhangi bir yerindeki gerçek zamanlı ihtiyaçlara göre ışıkları otonom bir şekilde ayarlar. Bu, vatandaşlar için güvenliği artırırken aydınlatma maliyetlerinde %75’ten fazlaya kadar tasarruf sağlayabilir. Bu çözümler, çevre değerlendirmesi yaparken makine öğrenimi modellerinden yararlanır. Böylelikle yürüyen bir yaya ile rüzgarda savrulan bir nesne arasındaki farkı anlayabilir ve buna göre hareket edebilir. Yapay zeka ayrıca, şebekeyi optimize etmek için yeni aydınlatma ve alternatif dağıtım konumları önererek şehirdeki değişen eğilimlere dayalı iyileştirmeler adına tavsiyelerde bulunur.
Depo Robotları
Otonom makineler, bir depoda malzeme toplama, sınıflandırma, paketleme veya taşıma gibi tekrarlayan ve tehlikeli olabilecek görevleri yerine getirebilir. Bu çözümlerle robotlar, büyük ölçekli depo operasyonlarındaki görevleri (ağ bağlantısı olmayan alanlarda dahi) insan işçilerin yapabileceğinden daha hızlı, daha doğru ve yorulmadan otonom olarak gerçekleştirir. Yapay zeka, bu robotları görevlerini yerine getirirken engelleri algılayacak, etrafından dolaşacak ve hatta hareket ettirecek kadar akıllı bir hale getiriyor. Sistemin yapay zekası ise depo düzeni ve trafik optimizasyonları önermek için veri modellerini analiz ediyor.
Konuk Ağırlamada Müşteri Etkileşimi
Birçok gemi turu, eğlence parkı ve resort otel, konuklarına odaları için anahtar işlevi gören IoT cihazlarının yanı sıra temassız ödeme imkanı sunuyor. Sistemler ayrıca konuklar gezerken cihazları takip ederek konaklama sağlayıcısının konuk deneyimini kişiselleştirmek için kullanabileceği içgörüler sağlıyor. Sistemin kullandığı yapay zeka, gerçek zamanlı olarak cazip teklifler bulmak ve sunmak için konuk profilleri, konum ve geçmiş gibi verileri kullanır. Aynı zamanda konuk hareketlerini ve onların yoğunlaştığı yerleri değerlendirerek yaya trafiği akışını ve kalabalık kontrolünü optimize etmek için öneriler sunabilir. Bu tür uygulamalar internet bağlantısından bağımsız olarak çalışmalıdır. Bir konuğun bağlantı olmadığı için odasına girememesini veya bir satın alma işlemini gerçekleştirememesini istemezsiniz. Bu nedenle, uç yapay zeka veritabanı mimarisinin yüksek maksimum çalışma süresi yeteneğinden yararlanırlar.
Yapay Zeka Destekli IoT Uygulamalarının Etkinleştirilmesi
Kuruluşlar, bir uç yapay zeka veritabanı mimarisinden yararlanarak en yüksek hız, doğruluk ve çalışma süresi ile daha hızlı ve daha güvenilir yapay zeka destekli IoT uygulamalarını etkinleştirebilir.
Couchbase Mobile, uç bilişim mimarilerini yerel olarak destekleyen bir mobil veritabanı platformudur. Bağlantı olduğunda bulut, uç ve bireysel cihazlar arasında verileri senkronize eder ve ağ kesintileri sırasında uygulamalar yerel verileri işleyerek kullanarak çalışmaya devam eder. Couchbase Mobile, makine öğrenimi modellerini hem bulut veritabanı hem de gömülü veritabanına entegre ederek buluttan uca yapay zeka veri işlenmesini sağlar
Couchbase Mobile ile her türlü hız, kullanılabilirlik veya güvenlik gereksinimlerini karşılamak için uçta yapay zeka destekli IoT uygulamaları geliştirebilir ve dağıtabilirsiniz.
Daha fazla bilgi ve ücretsiz Couchbase Capella deneme sürümü için adresi ziyaret edebilirsiniz.