Big data versus kunstmatige intelligentie

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 meeste waarde te halen uit de grote hoeveelheid gegevens die tegenwoordig wordt gegenereerd.

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

Aan de andere kant, Kunstmatige intelligentie bestaat uit een combinatie van algoritmen met als doel machines te maken die de functies van mensen nabootsen (zoals leren, redeneren en beslissingen nemen).

Wat is de relatie tussen kunstmatige intelligentie en big data?

Hoewel beide concepten rond 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 invoer die een enorme hoeveelheid gegevens ontvangt. Deze gegevens moeten worden verwerkt en gestandaardiseerd om bruikbaar te zijn.

Functionaliteiten van kunstmatige intelligentie

Artificiële Intelligentie is het gevolg van dit proces. Het bestaat uit een set software die profiteert van de output die door deze resultaten wordt gegenereerd om een ​​reeks algoritmen te creëren waarmee programma's en mechanismen intelligent gedrag kunnen vertonen en kunnen redeneren zoals mensen dat doen, wat resulteert in meerdere voordelen voor bedrijven.

Big Data is daarmee de brandstof van Artificial Intelligence. Deze tweede voedt zich met en leert van verwerkte gegevens, creëert en herkent patronen en ontwikkelt geavanceerde analyseoplossingen voor alle soorten industrieën.

Verhoogde gegevens en verwerkingssnelheid hebben het mogelijk gemaakt om kunstmatige intelligentie te ontwikkelen, die deze informatie gebruikt om dienovereenkomstig te analyseren en met de omgeving te handelen. Het zou een natuurlijke vergissing zijn om deze twee termen te vergelijken, aangezien het twee concepten zijn die worden teruggekoppeld en hand in hand gaan.

De rol van big data in kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie heeft data nodig om zijn intelligentie op te bouwen, zowel initieel, daarna als continu. Hoe groter de hoeveelheid gegevens waartoe kunstmatige-intelligentiesystemen toegang hebben, hoe meer machines kunnen leren en hoe nauwkeuriger en efficiënter hun resultaten zullen zijn.

Naarmate AI slimmer wordt, is er minder menselijke tussenkomst nodig als het gaat om procesbesturing en machinebewaking. Kunstmatige intelligentie leeft in een continue leerfase waarin het zich continu voedt met gegevens.

Net zoals Big Data nodig is voor Kunstmatige Intelligentie, gaat hetzelfde andersom. Zulke enorme hoeveelheden gegevens zouden niet de waarde hebben die ze hebben zonder de modellen voor kunstmatige intelligentie, die in staat zijn om het potentieel van deze gegevensopslag te ontsluiten en ze om te zetten in intelligentie.

 Kunstmatige intelligentie toegepast op big data biedt de volgende voordelen:

• Afwijkingsdetectie:AI kan de door Big Data verstrekte gegevens analyseren om daarin ongebruikelijke gebeurtenissen te detecteren. Bijvoorbeeld door middel van sensoren, het markeren van vooraf gedefinieerde bereiken en het identificeren van eventuele afwijkingen die buiten het bereik vallen.
• Kans op toekomstige uitkomst: AI kan een bekende aandoening met een X-kans op het beïnvloeden van de toekomstige uitkomst gebruiken om de waarschijnlijkheid van die uitkomst te bepalen.
• Patroonherkenning: Detecteer patronen uit grote datastructuren die mensen niet zouden kunnen herkennen.

Deze voordelen zouden niet mogelijk zijn zonder Machine Learning (ML); drijvende kracht achter kunstmatige intelligentie. Het is een techniek, behorend tot het gebied van AI, die datamachines voedt zodat ze menselijke processen nauwkeurig kunnen nabootsen en leren om autonoom beslissingen te nemen op basis van algoritmen. Via modellen als machine learning streeft AI ondersteund door Big Data de volgende doelstellingen na:

• Redenen
• Machineleren
• Algemene inlichtingen
• Robotica
• Natuurlijke taalverwerking
• Computervisie
• Programmeren en machine learning

Om AI-systemen te verfijnen zodat ze gedrag kunnen generaliseren op dezelfde manier als een menselijk brein, zijn miljoenen gegevensmonsters nodig die zijn opgesplitst 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 afgelopen decennium dat het een opleving heeft ervaren. AI en Big Data zijn nauw met elkaar verbonden en een grotere beschikbaarheid van gegevens verbetert de cognitieve en AI-initiatieven binnen hun organisaties.

Kunstmatige intelligentie creëert nieuwe modellen voor het analyseren van gegevens die niet langer vervelend en handmatig zijn. Wat vroeger statistische modellen zoals SQL waren, geleid door ingenieurs, is nu geconvergeerd met computing om AI en machine learning te worden. AI verbetert deze analytische wereld met geheel nieuwe mogelijkheden om semi-automatische beslissingen te nemen.

Wat heb ik nodig om dit in mijn bedrijf mogelijk te maken?

Het Nexus Integra IoT &Big Data-platform is er om te helpen. Met dit platform kunt u Big Data- en AI-technologieën toepassen op een industriële omgeving. Het stelt uw bedrijf in staat om machines, sensoren en elke gegevensbron met elkaar te verbinden, waardoor het mogelijk wordt om deze gegevens te verwerken, te homogeniseren en te exploiteren om onder andere gemakkelijk te kunnen werken en voorspellende prestatieanalyses op te stellen.