Phần cứng, phần mềm, phần mềm trung gian, đám mây, lưu trữ, bảo mật, nền tảng tích hợp và kết nối, tất cả cần phải kết hợp để tạo ra một giải pháp cuối cùng hiệu quả. Tất nhiên, điều này đòi hỏi sự hợp tác và quan hệ đối tác hơn là cô lập. Tuy nhiên, khi nói đến sức mạnh của các thiết bị này, một số ý kiến đưa ra phương pháp kết hợp chúng lại với nhau.
Sự gia tăng phạm vi và sự đa dạng của các thiết bị IoT trong cuộc sống hàng ngày đang thúc đẩy một số câu hỏi cơ bản và chắc chắn đã dẫn đến nhận thức lớn hơn về giá trị của các ứng dụng đang hoạt động. Bây giờ, mọi người đều hiểu sự hợp tác hàng loạt giữa các máy móc, được lập trình để hoạt động tự chủ thay mặt chúng ta, có thể giúp chúng ta sống hiệu quả hơn và làm việc ít tốn kém hơn.
Làm thế nào thành quả này có thể góp phần nâng cao vai trò của việc học máy và trí tuệ nhân tạo, làm cho các thiết bị thông minh trở nên thông minh hơn, hành động theo trực giác và sáng kiến của riêng mình, và hầu như không có can thiệp của con người. Những chiếc xe ô tô được kết nối từ lâu minh chứng tiêu biểu, lực kéo chạy rộng hơn trong phạm vi vượt ra ngoài các lĩnh vực giao thông truyền thống và đấu trường nhà thông minh. Theo dõi bệnh nhân và đồng hồ thông minh chỉ là hai ví dụ về một danh sách dài các ứng dụng dần dần thâm nhập vào nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Sự phổ biến cùng với các năng lực kỹ thuật là lý do tại sao nâng số lượng của các thiết bị IoT là một tiến trình hợp lý. Đó là một bước tiến rõ rệt trong lĩnh vực phát triển máy bay không người lái, nơi các hệ thống máy bay không người lái điều khiển mã làm việc cùng nhau dưới một nhà điều hành để tìm, theo dõi, xác định và tham gia các mục tiêu.
Tuy nhiên, với các thành phần điều khiển từ xa và đòi hỏi tốc độ cao lại thu hút sự chú ý đến đường biên mạng và nhấn mạnh giá trị của sự linh hoạt và linh động tối ưu khi triển khai và quản lý các thiết bị IoT.
Khi kết hợp các thuật toán phức tạp trong sử dụng các luồng dữ liệu liên tục của IoE, rõ ràng chúng ta có một cơ hội lớn. Tuy nhiên, chúng ta phải lưu ý rằng gặt hái những lợi ích tối ưu sẽ phụ thuộc vào tích hợp liền mạch, một thách thức được tăng cường bởi học máy, chuyển dữ liệu khổng lồ và các yêu cầu kết nối mà điều này mang lại.
Do đó, học máy phải được giám sát, để dự đoán các phản hồi trên thiết bị. Điều này đòi hỏi các khả năng nhanh nhẹn của công cụ tích hợp cho phép các ứng dụng tích hợp xây dựng và triển khai trực tiếp trên các thiết bị cạnh. Kết quả là, các thách thức kết nối sẽ được đơn giản hóa, đồng thời trí tuệ nhân tạo và máy học có thể triển khai ở bất kỳ đâu.
Mỗi thiết bị nhỏ và thiết bị điều khiển từ xa gánh vác trách nhiệm lớn và có tầm quan trọng. Thành công tập thể dựa trên khả năng kỹ thuật của họ để theo dõi và hiểu được một tập hợp các điều kiện liên tục phát triển.
.jpg "OpenAI ra mắt sáng kiến toàn cầu hỗ trợ các quốc gia xây dựng hạ tầng AI")
