Big Data vs AI: Synergie achter digitale transformatie

Kunstmatige Intelligentie en Big Data zijn twee van de drijvende krachten achter een verscheidenheid aan technologische innovaties die de huidige digitale omgeving en Industrie 4.0 hebben gevormd. Deze twee trends hebben het gemeenschappelijke doel om de meest waarde uit de grote hoeveelheid data die vandaag gegenereerd wordt te halen.

Big Data verwijst naar de opslag en verwerking van massive hoeveelheden gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data met groot potentieel om geëxtraheerd en georganiseerd te worden om waardevolle informatie voor organisaties en bedrijven te bieden.

Aan de andere kant bestaat Kunstmatige Intelligentie uit een combinatie van algoritmen met het doel om machines te creëren die de functies van mensen namaken (zoals leren, redeneren en beslissingen nemen).

Wat is de relatie tussen Kunstmatige Intelligentie en Big Data?

Hoewel beide concepten om data draaien, hebben ze heel verschillende functionaliteiten. Er is een wederkerige relatie tussen Big Data en Kunstmatige Intelligentie.

Functionaliteiten van Big Data

Big Data fungeert als een input die een massive set data ontvangt. Deze data moet verwerkt en gestandaardiseerd worden om nuttig te worden.

Functionaliteiten van Kunstmatige Intelligentie

Kunstmatige Intelligentie is het gevolg van dit proces. Het bestaat uit een set software die de output benut die gegenereerd wordt door deze resultaten om reeksen algoritmen te creëren die programma's en mechanismen in staat stellen intelligente gedragingen te vertonen en te redeneren als mensen doen, wat resulteert in meerdere voordelen voor bedrijven.

Big Data is dus de brandstof van Kunstmatige Intelligentie. Deze tweede voedt zich van en leert van verwerkte data, creëert en herkent patronen en ontwikkelt gesofisticeerde analytische oplossingen voor alle typen industrieën.

Toegenomen data en verwerkingssnelheid hebben het mogelijk gemaakt om Kunstmatige Intelligentie te ontwikkelen, die deze informatie gebruikt om te analyseren en met de omgeving dienovereenkomstig te handelen. Het zou een natuurlijke fout zijn om deze twee termen te vergelijken aangezien ze twee concepten zijn die elkaar voeden en hand in hand gaan.

De rol van Big Data in Kunstmatige Intelligentie

Kunstmatige Intelligentie heeft data nodig om zijn intelligentie te bouwen, zowel initieel, vervolgens als continu. Hoe groter de hoeveelheid data die Kunstmatige Intelligentie-systemen kunnen benaderen, hoe meer machines kunnen leren en dus hoe nauwkeuriger en efficiënter hun resultaten zullen zijn.

Naarmate AI slimmer wordt, is minder menselijke ingriep vereist wanneer het gaat om procescontrole en machinemonitoring. Kunstmatige Intelligentie leeft in een continue leerfase waarin het zich voedt van data continu.

Net zoals Big Data nodig is voor Kunstmatige Intelligentie, geldt het omgekeerde ook. Zulke enorme hoeveelheden data zouden niet de waarde hebben die ze hebben zonder de Kunstmatige Intelligentie-modellen, in staat om het potentieel van deze datavoorraden te ontgrendelen en ze te transformeren in intelligentie.

Kunstmatige Intelligentie toegepast op Big Data biedt de volgende voordelen:

• Afwijkingsdetectie: AI kan de data die door Big Data wordt geleverd analyseren om ongewone voorkomens in het te detecteren. Bijvoorbeeld, via sensoren, vooraf gedefinieerde ranges markeren en eventuele anomalieën die buiten bereik vallen identificeren.
• Kans op toekomstige uitkomst: AI kan een bekende conditie met een X-kans om de toekomstige uitkomst te beïnvloeden gebruiken om de kans op die uitkomst te bepalen.
• Patroonherkenning: Patronen detecteren uit grote datastructuren die mensen niet in staat zouden zijn te herkennen.

Deze voordelen zouden niet mogelijk zijn zonder Machine Learning (ML); drijvende kracht van kunstmatige intelligentie. Het is een techniek, behorend tot het veld van AI, die data aan machines voedt zodat ze in staat zijn om menselijke processen nauwkeurig na te bootsen en autonoom beslissingen te leren nemen, gebaseerd op algoritmen. Via modellen zoals machine learning, stelt AI ondersteund door Big Data de volgende doelen:

• Redeneren
• Machine learning
• Algemene intelligentie
• Robotica
• Natuurlijke taalverwerking
• Computervisie
• Programmeren en machine learning

Om AI-systemen te verfijnen zodat ze in staat worden om gedragingen te generaliseren op dezelfde manier als een menselijk brein kan, zijn miljoenen monsters data nodig, afgebroken in een formaat dat systemen kunnen begrijpen.

Kunstmatige Intelligentie: de toekomst van Big Data?

Hoewel het concept van Kunstmatige Intelligentie eeuwen teruggaat, is het met de opkomst van Big Data in het laatste decennium dat het een heropleving heeft meegemaakt. AI en Big Data zijn nauw met elkaar verbonden en de toegenomen databeschikbaarheid verbetert cognitieve en AI-initiatieven binnen hun organisaties.

Kunstmatige Intelligentie creëert nieuwe modellen voor het analyseren van data die niet meer saai en handmatig zijn. Wat vroeger statistische modellen waren zoals SQL, begeleid door ingenieurs, is nu geconvergeerd met computing om AI en machine learning te worden. AI verbetert deze analytische wereld met volledig nieuwe capaciteiten om semi-automatische beslissingen te nemen.

Wat heb ik nodig om dit in mijn bedrijf te laten gebeuren?

Het Nexus Integra IoT & Big Data-platform is er om te helpen. Dit platform stelt u in staat om Big Data- en AI-technologieën toe te passen op een industriële omgeving. Het stelt uw bedrijf in staat om machines, sensoren en elke databron te verbinden, wat het mogelijk maakt om deze data te verwerken, te homogeniseren en te benutten om eenvoudig te opereren en voorspellende prestatieanalyses te vestigen, onder andere.