Yapay Zeka ve IoT, tamamen yeni iş modelleri ve hizmetlerin ortaya çıkışını sağladı. Bu konudaki gelişmeler, her iki teknolojinin de tüketici ürünlerine inmesiyle hız kazanırken, Nesnelerin İnterneti olarak bilinen IoT, artık sadece 'nesnelerle' sınırlandırılamayacak kadar farklı bir noktaya gidiyor.

'Akıllı IoT' için Yapay Zeka şart

Bugün evlerde kullanılan teknolojik aksesuarların bir bölümü internet bağlantısı ile IoT teknolojisinden faydalanıyor, ancak bunlar yapay zekanın faydaları açısından pek ileri bir noktada değiller. Dolayısıyla akıllı olarak nitelendirdiğimiz cihazlar, aslında bir zeka içermiyor ve sundukları işlevlerle sınırlılar. Buradaki engel ise IoT ile sürekli ölçümü ve üretimi yapılan verilerin yeni bir bilgi ortaya çıkartmaması olarak görülüyor.

Sınır Bilişim + Yapay Zeka = Sınırda yapay zeka

Yapay Zeka da bu noktada devreye giriyor. Son dönemdeki bir başka bilişim trendi olan Sınır Bilişim ya da Edge Computing (yani kurumların merkeze uzak noktalardaki kurduğu sistemlere, veri merkezlerine ve bilişim operasyonlarına verilen ad) ile birleşen Yapay Zeka, Edge AI adı verilen bir başka yaklaşımı ortaya çıkardı.

Sınırda yapay zeka (Edge AI) ile kurumlar, yapay zeka kabiliyetlerini uç noktalarda, yani uzak konumlarda da kullanıma sunabiliyorlar. Teorik olarak her IoT cihazı, sensörler ve analiz algoritmaları kullanarak yapay zeka ile donanabilir. Bazı güvenlik kameralarındaki gördüğümüz hareket tanıma işlevi, bunun iyi bir örneği kabul ediliyor.

Edge AI (Sınırda Yapay Zeka) hangi faydaları sunuyor?

1. Hızlı yanıt verebilme

Sınırda yapay zeka, cihaz üzerinde ya da yerel ağdaki bir noktadan veri işleme, analiz etme ve yapay zeka uygulama işlevleri sunarak IoT cihazların ya da sistemlerin hızlı reaksiyon vermesini sağlıyor.

2. 7/24 kesintisiz işlev görme

Edge AI ile uzak noktadaki bir sunucuya bağlantı kurulmadığı için, hizmet kesintisi yaşanmıyor.

3. Düşük maliyetli kurulum

Otonom sürüş, Sanal ve Artırılmış gerçeklik (AR / VR) ya da Akıllı Şehir uygulamaları gibi trendler yapay zeka tabanlı veri işleme ihtiyacını artırıyor. Kurumların bu uygulamalar için yerinde yapay zeka dönüşümü sağlaması, bir veri merkezi kurmaktan çok daha düşük maliyet gerektiriyor.

IoT cihazlara Yapay Zeka işlevleri kazandırma

Nesnelerin İnterneti sistemlerinde yapay zeka kullanmanın iki yolu var. Bunlardan ilki, önceden eğitilmiş modellerin sisteme entegre edilmesi ile gerçekleşiyor. Örüntü tanıma, görüntü analizi ya da dil işleme özellikleri bu sayede yerel olarak kullanılabiliyor. Güncelleme ya da ek işlevler için de merkezi noktada yeniden eğitilen model, cihazlara uzaktan gönderilebiliyor.

Bu yöntemin alternatifi, makine öğrenimi ve diğer öğrenme süreçlerinin doğrudan cihaz üzerinde gerçekleşmesi. Ancak bu yöntem için cihazın teknik özelliklerinin uygun olması gerekiyor. Günümüzdeki bazı SoC'ler, yani çip üzerindeki sistemler (örneğin Nvidia Jetson, Intel Movidius) ile bunları son derece ufak cihazlarda da yapabilmek mümkün oluyor. CPU'ların yanı sıra, Sinirsel Ağ Hızlandırıcılar (NNA), entegre GPU'lar (grafik işlemciler) da sistemlerde yapay zeka eğitimi yapabilmek için yüksek performans sunuyorlar.

Daha karmaşık IoT senaryolarında, yapay zeka modellerini yeniden hesaplama işleri bulut üzerinde gerçekleştirilebilir.

Kestirimci Bakım

IoT ve Yapay Zeka kullanımının en çok büyüdüğü alanlardan birisi de Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance).

Predictive Maintenance nedir?

Kestirimci Bakım ile, bir makine ya da bileşenin kalan kullanılabilir ömrü (RUL) tahmin edilerek, bakım, tamir ya da parça değişimi gibi eylemler için ideal zamanlama tespit edilebiliyor.

Kestirimci Bakım araçları ve çerçeveleri

Günümüzde enerji santralleri, fabrikalar ve ulaşımda kullanım örnekleri bulunan Kestirimci Bakım, yapay zeka tabanlı metotlarla makinelerden toplanan verileri işliyor ve yüksek doğrulukla hasar tespiti yapıyor, kesintileri tahmin ediyor, alarm vererek ilgili departmanları uyarıyor.

Bugün birçok Kestirimci Bakım aracı ve çerçevesi (framework) mevcut. Bunlar arasında ARM ve Qualcomm ve Nvidia işlemciler için, Microsoft, Apache gibi şirketlerin yazılımları ya da genel olarak standart mikro kontrolcüler için seçenekler bulmak mümkün.

Kalite testleri ile sıfır hata dönemi

Akıllı sınır bilişim cihazları ve IoT ağları, kalite testleri için de gelişim seçenekleri sunuyor. Örneğin otomotiv sektöründe, belirli parçaların montaj aşamasında doğru takılıp takılmadığını sensörler tespit edebiliyor, doğru far kalibrasyonu yaparak üreticinin sonradan karşılaşabileceği bakım maliyetlerini ve buna bağlı müşteri memnuniyeti problemlerini ortadan kaldırıyor.

Uygun özelliklere sahip akıllı kameralar ile görüntü tanıma ve görüntü analizi gibi teknikler de kalite testlerinin kapsamını genişletirken, insanların gözünden kaçabilecek hataların bulunması kolaylaşıyor.

Üretimde kullanılan robotlar, yapay zekanın bir alt kolu olan makine öğrenimi sayesinde, hata raporlayan kalite test sistemleriyle entegre çalışarak, üretim kalitesini de artırabiliyorlar. Bu da özellikle üretimde 'sıfır hata' dönemini başlatarak, ciddi bir tasarruf elde edilebileceğini gösteriyor.

5G, Yapay Zeka için ne anlama geliyor?

Yeni nesil mobil iletişim standardı 5G, öncekilere kıyasla dünyada daha ciddi bir etki yaratacak. Sadece akıllı telefon ve mobil cihazların iletişimini hızlandırmakla kalmayacak olan 5G, gecikme sürelerini düşürecek ve düşük enerji tüketecek. Saydığımız son iki fayda sayesinde, 5G teknolojisi IIoT (Endüstriyel IoT) dönemine geçişi hızlandıracak, Sanayi 4.0'ın uygulanmasını yaygınlaştıracak.

Faydalı 5G senaryoları

Bunun sonucunda birçok alanda gelişme bekleniyor, ancak en önemlilerini örnekleyelim:

Akıllı trafik lambaları, trafik kontrol sistemleri, otonom sevkiyat ve toplu taşıma araçları ile şehirlerde trafik azalacak

Sanal doktor kontrolleri, gerçek zamanlı veri akışı sağlayan muayene gözlükleri ve uzaktan robot yöneterek ameliyat yapabilme sayesinde sağlık hizmetlerinin erişimi ve kalitesi artacak

Otonom üretim hatları, uzaktan yönetilebilen bakım robotları, sanal fabrika yönetimi ile üretim verimliliği ve ürün kalitesi artarken, maliyetler düşecek

5G ile Sınırda Yapay Zeka kullanımına gerek kalmayabilir

5G ile her sensör, merkezle kolayca haberleşebilir duruma geleceğinden, teknolojinin yaygınlaşması ile Edge AI kullanımına gerek olup olmayacağı tartışılıyor. Diğer yandan, sadece orta büyüklükte bir fabrikada bile on binlerce sensör kullanılabildiği düşünülürse, bu ihtimal zayıf olarak görülüyor.

Bu tartışmanın geçerliliğini sorgulayan argümanlardan bir diğeri ise kurumsal uygulamalar için gereken güvenlik önlemleri açısından 5G kullanmanın maliyetleri artıracağı yönünde.