文化冲突:人工智能和物联网的人性一面

当你把当今最重要的两项技术创新——人工智能和物联网——整合在一起时会发生什么?这就是AIoT用户组想知道的。该组织将自己描述为“一个开放的非营利组织，汇集了人工智能和物联网从业者，以交流经验，提供指导并分享执行和交付支持人工智能的产品和解决方案的良好实践。”

为了帮助完成这一使命，该组织创建了AIoT剧本，为成功构建智能互联产品和解决方案提供了一个框架。

博世副总裁德克•斯拉玛(Dirk Slama)表示:“当我们开始时，真的是要让制造业和it，或者it /OT一起工作。“那里已经有了非常不同的文化。你有软件开发人员的敏捷思维和制造商的风险和安全控制导向的思维——现在你在等式中加入了人工智能。我想说，我们现在甚至有三个世界的冲突:制造业、软件和人工智能，它们的工作方式都不同。我们需要让他们齐心协力。”

实施AIoT所需的能力包括设计、制造和支持物理产品;物联网功能，通常包括部署到现场资产的软件的无线(OTA)更新;以及人工智能方面。信贷:aiotplaybook.org，知识共享4.0

战斗复杂性与模拟和数字双胞胎

担任AIoT Playbook总编辑的斯拉玛表示，该公司专注于将实体产品或资产与现场(边缘人工智能)和云(群体智能)的智能相结合。数字孪生概念可用于帮助管理成本和复杂性。

他说:“一般来说，使用物理产品是昂贵的——任何类型的物理测试都是昂贵的。”“这就是模拟的意义所在。”

复杂性通常源于使用物理资产，这与许多正常的纯数字IT项目不同。为了将人工智能引入物联网，你需要大量关于物理产品在现实世界中的行为的数据。为实体产品开发人工智能是具有挑战性的，因为你需要一个环境，让人工智能成熟，以确保高水平的准确性。

Slama说:“这也是模拟的作用所在，因为在你让你的人工智能产品进入市场之前，你可以使用模拟来完成第一部分——获得一个具有基本功能的产品。然后，即使在你离开模拟空间进入现实世界之后，你也可以继续使用模拟来提高AI的准确性;例如，除了使用真实的物理传感器外，还使用虚拟传感器。虚拟传感器和物理传感器的结合可以提高产品的质量和精度。”

例子:电池管理系统

为了帮助解释数字孪生和仿真对AIoT的重要性，Slama采访了Ansys首席技术官Prith Banerjee博士和博世工程电池管理系统和新产品建模和仿真团队负责人Przemyslaw Gromala博士。Banerjee也是AIoT编辑委员会的成员。

在AIoT剧本Banerjee和Gromala解释了数字双胞胎如何被用于电动汽车的大功率逆变器的设计，该逆变器将高压电池的直流电转换为控制电机的(3相)交流电。

使用物理传感器从逆变器收集您想要的所有数据是不切实际且成本过高的，因此虚拟传感器与物理传感器结合使用。

“你可以从物理模拟模型中得到一个虚拟传感器，”Banerjee说。“将真实传感器与虚拟传感器结合起来，你就能得到一个数字双胞胎，以非常高的精度代表真实世界。”

一个例子如何数字孪生的大功率逆变器在电动汽车中使用物理模拟和虚拟传感器。信贷:aiotplaybook.org，开源知识共享4.0

在AIoT Playbook的采访中，Gromala说:“非线性模拟、虚拟传感器和机器学习的结合给了我们真正的优势。这是新应用的基础，如设备健康状态的估计，包括电力电子设备的预测和健康管理。一旦我们确定了这一点，我们甚至可以考虑对电子系统进行预测性维护。”

除了剧本之外，AIoT用户组还举办了不插电会议，他们聚集在一起研究AIoT框架并深入研究特定主题。该小组还提供培训课程，并有一个动手实验室，由德国Heilbronn研究园区的Ferdinand-Steinbeis-Institute运营，用于测试和验证AIoT用户组正在开发的一些概念。

更多信息，请访问AIoT剧本和Ansys Twin Builder页面．