Các công ty đang biến dữ liệu cảm biến thành trí thông minh trong kỷ nguyên AI

Theo Giám đốc điều hành của InfluxData (Công ty chuyên phát triển nền tảng dữ liệu chuỗi thời gian), để ứng dụng rộng rãi AI vào thế giới thực cần chuyển đổi dữ liệu thô do cảm biến tạo ra thành trí thông minh có giá trị, cho các hệ thống tự động. 

Việc chuyển đổi dữ liệu chuỗi thời gian thành thông tin thông minh là một phần quan trọng trong việc nghiên cứu và phát triển các mô hình AI, nhưng rõ ràng đây cũng là một quá trình phức tạp. Nếu các công ty công nghệ có thể khai thác dữ liệu này trên quy mô lớn, họ có thể tạo ra các hệ thống thông minh, tự phục hồi và liên tục trở nên thông minh hơn theo thời gian.

XÂY DỰNG HỆ THỐNG AI NỀN TẢNG 

Bất kỳ thiết bị nào được kết nối với internet đều tạo ra luồng dữ liệu liên tục. Tất cả công ty đều đang cố gắng xây dựng trí thông minh AI thông qua thu thập dữ liệu tự động để phát hiện các mô hình hành vi của khách hàng hay hàng loạt dự đoán quan trọng khác. 

Nếu có thể xây dựng trí thông minh xung quanh mỗi cảm biến và rút ra thông tin chuyên sâu gần như theo thời gian thực với độ chính xác ngày càng tăng, con người còn có thể tạo ra các hệ thống thông minh hơn nữa và đưa trí tuệ nhân tạo chạm đến ranh giới tự trị.

Điều này đòi hỏi dữ liệu có độ phân giải cao đôi khi có độ chính xác đến nano giây—để phân tích theo thời gian thực. Mặc dù không phải tất cả các hệ thống đều yêu cầu mức độ chi tiết này nhưng nó mang lại lợi ích và cho phép người dùng tìm thấy các ứng dụng mới cho nó theo thời gian.

Tuy nhiên, việc trang bị các hệ thống đo lường và xử lý khối lượng lớn dữ liệu mà chúng tạo ra là một thách thức. Nhiều tổ chức sử dụng các công cụ phân tích cùng với cơ sở dữ liệu của họ để trực quan hóa dữ liệu theo các trường hợp sử dụng kinh doanh riêng của họ. Khi được sử dụng hiệu quả, sự kết hợp này sẽ thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống có độ thông minh cao và mang đến cơ hội phân tích dự đoán, dự báo và các loại phân tích thời gian thực khác.

QUẢN LÝ DỮ LIỆU HỖ TRỢ AI 

Có một câu nói được rỉ tai trong lĩnh vực công nghệ: AI chỉ mạnh khi dữ liệu cung cấp sức mạnh cho nó. Mặc dù các thiết bị và phần mềm được kết nối tạo ra khối lượng lớn dữ liệu giúp củng cố hệ thống AI, nhưng việc quản lý tất cả dữ liệu đó tạo ra một số thách thức. 

Điều đầu tiên là quản lý số lượng. Khi nhắc đến dữ liệu chuỗi thời gian, số lượng bản số đề cập đến một số liệu hiển thị số lượng lớn các giá trị duy nhất hoặc khác biệt theo thời gian. Hãy nghĩ đến một cảm biến đo 40 điểm dữ liệu riêng biệt mỗi mili giây;‌ cảm biến đó tạo ra dữ liệu lượng số cao tăng theo cấp số nhân mỗi phút. Xu hướng giải quyết thách thức quản lý dữ liệu có lượng số cao là sử dụng cơ sở dữ liệu dạng cột, hỗ trợ truy vấn gần như thời gian thực đồng thời giảm dung lượng ổ đĩa cần thiết để lưu trữ dữ liệu đó. Cơ sở dữ liệu cột quản lý dữ liệu khác với cơ sở dữ liệu quan hệ, dựa trên hàng, nhưng công nghệ cơ bản hẳn đã quen thuộc với hầu hết các nhà phát triển. Người dùng cần hiểu các đặc điểm của khối lượng công việc dữ liệu để tối ưu hóa và cải thiện việc xử lý dữ liệu của họ.

Thứ hai là chuyển đổi và loại bỏ dữ liệu. Lượng dữ liệu mà cảm biến tạo ra có thể tốn kém chi phí để lưu trữ, vì vậy các tổ chức cần có chiến lược xử lý dữ liệu cũ hơn. Bước đầu tiên là chuyển đổi dữ liệu. Quay lại ví dụ về một cảm biến tạo ra 40 điểm dữ liệu riêng biệt trong mỗi mili giây, mức độ này có thể không còn cần thiết trong vài tháng tới. Thay vào đó, các tổ chức có thể tóm tắt phân tích từng giây (thay vì mỗi mili giây) và sau đó loại bỏ phần còn lại để giảm chi phí lưu trữ.

Thứ ba là nén dữ liệu được lưu trữ. Sau khi chuyển đổi, một lượng lớn dữ liệu chuỗi thời gian vẫn còn tồn tại. Việc chuyển sang lưu trữ theo cột có thể cho phép tỷ lệ nén dữ liệu tốt hơn, giảm kích thước tệp trên đĩa và hiệu suất truy vấn tốt hơn. Bằng cách căn chỉnh cách biểu diễn trên đĩa của dữ liệu với bản sao trong bộ nhớ, việc di chuyển dữ liệu giữa đĩa và RAM sẽ hiệu quả hơn, cho phép hiệu suất truy vấn nhất quán đồng thời giảm chi phí.

Để khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu cảm biến, nền tảng dữ liệu cần mở rộng để lưu trữ, quản lý và phân tích khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu cảm biến và IoT. Các nền tảng này phải hỗ trợ xử lý dữ liệu theo thời gian thực để cho phép doanh nghiệp xây dựng và triển khai các mô hình AI có thể dự đoán kết quả trong tương lai.

Tuy nhiên, điều quan trọng là cần phải hiểu là cấu trúc liên kết của hệ thống. Dữ liệu đến từ đâu và cần chuyển đi đâu? Các tổ chức cần hiểu rõ các nguồn lực và hạn chế của thiết bị biên cũng như tối ưu hóa hiệu suất và khả năng kết nối với chi phí.

Việc trang bị các công cụ có thể thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý dữ liệu thành định dạng chuẩn sẽ góp phần nâng cao hiệu quả của hệ thống. Nhóm công nghệ có thể được hưởng lợi từ các công cụ và công nghệ nguồn mở giúp tích hợp dễ dàng hơn với hầu hết mọi công nghệ khác, mang lại khả năng kiểm soát dữ liệu tốt hơn và mở rộng tiện ích của hệ thống sang các lĩnh vực mới với ít nỗ lực hơn so với những gì cần thiết cho các giải pháp độc quyền.

BIẾN TRÍ THÔNG MINH THÀNH HIỂU BIẾT SÂU SẮC 

Một điều quan trọng mà các công ty công nghệ không thể bỏ qua là biến dữ liệu thành thông tin thông minh là một quá trình liên tục. Điều này không giống như thực hiện chuyển đổi dữ liệu một lần—dữ liệu chuỗi thời gian được tạo ra liên tục và không bao giờ dừng lại. Nó phải liên tục được cải tiến, xác nhận và chuyển đổi thành trí thông minh hỗ trợ các hệ thống AI trong thế giới thực.

Khi dữ liệu phát triển và dữ liệu mới được thiết lập, các mô hình AI phải được cập nhật để phù hợp với những thay đổi. Các mô hình phải liên tục thích ứng với các kịch bản mới; giám sát liên tục có thể đảm bảo những tình huống được xử lý khi chúng phát sinh. Hơn nữa, điều quan trọng là phải thường xuyên phân tích hiệu suất của mô hình AI để đảm bảo hệ thống hoạt động chính xác và trơn tru. 

Khi mọi thứ trong cuộc sống hướng đến cảm biến, AI sẽ là yếu tố góp phần thực hiện hóa mục tiêu này. Công nghệ này không chỉ tận dụng hiệu quả dữ liệu mà còn tối ưu hóa mọi hoạt động trong quá trình. Do đó, việc ưu tiên các chiến lược dữ liệu chuỗi thời gian và AI có thể giúp các doanh nghiệp dẫn đầu thông qua quá trình chuyển đổi hiệu quả.