078-2034021 algemeen@3bplus.nl

Soms is een korte en eenvoudige uitleg alles wat je nodig hebt om een nieuw concept te begrijpen. En dat is precies wat we in dit artikel proberen te doen! We bieden een uitleg van allerlei termen die te maken hebben met slimme apparaten. Met andere woorden: we geven definities van een aantal termen die te maken hebben met slimme apparaten, zoals Internet of Things en Artificial Intelligence.

Algoritme

Een algoritme is een wiskundige formule. In dit kader slaat de term op een instructie, een stukje code, ontworpen om een specifieke taak uit te voeren. Algoritmes maken slimme technologie mogelijk. Ondanks dat slimme apparaten zelf beslissingen kunnen nemen, zijn ze zich niet bewust van de taken die ze uitvoeren. Daarvoor volgen ze algoritmes. Dankzij algoritmes weet Netflix dat het jou blij maakt met comedyseries en weet een zelfrijdende auto dat er geremd moet worden als er iemand oversteekt.

Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI) is intelligentie tentoongesteld door machines. De term AI wordt vaak toegepast wanneer een machine cognitieve functies nabootst die geassocieerd worden met de mens, zoals leren en probleem oplossen. De AI van vandaag de dag omvat smalle (of zwakke) AI, in de zin dat het is ontworpen om een smalle taak (bijvoorbeeld enkel gezichtsherkenning of alleen het besturen van een auto) uit te voeren. Omdat het lastig (of zelfs onmogelijk) is om formele regels met voldoende complexiteit op te stellen die onze wereld accuraat beschrijven, is het nodig om AI-systemen de mogelijkheid te geven hun eigen kennis te vergaren door patronen uit data te halen. Deze vaardigheid staat bekend als machine learning. Machine learning bestaat uit algoritmes die leren dankzij data.

Big Data

Als we spreken over Big Data drukken we de omvang van de verzamelde data uit. Anders gezegd: Big Data gaat om grote hoeveelheden data. Kenmerkend is dat het bij Big Data gaat om ongestructureerde, gevarieerde data uit verschillende soorten bronnen. Een echte definitie omvat ook de analyse die het mogelijk maakt om in een verzameling data betekenis te vinden. Om de toenemende hoeveelheid data werkelijk te benutten, is een goede en slimme analyse van de data nodig. Big Data verwijst ook naar onze mogelijkheden om de steeds toenemende hoeveelheid data te analyseren en gebruiken.

Cloud

Wanneer we zeggen dat je gegevens in de cloud staan, bedoelen we dat je gegevens opgeslagen worden in een netwerk van servers. De servers kunnen gegevens opslaan, toepassingen uitvoeren en services bieden. Dankzij de cloud hoef je deze gegevens, toepassingen en services niet lokaal op je pc te hebben. De benodigde informatie staat immers op het netwerk van cloud-servers. Het enige dat jij nodig hebt, is toegang om bij dat netwerk te komen. Die toegang verloopt veelal via het internet. Je hoeft dus vaak alleen je webbrowser te openen om gebruik te maken van informatie in de cloud.

Connectiviteit

Met connectiviteit duiden we op het met elkaar verbinden van apparaten om gegevens uit te wisselen. Er zijn vele protocollen om apparaten te verbinden, zoals bijvoorbeeld met 4G, wifi en Zigbee.

smart devices slimme apparaten smart watch

Cybercrime

Onder cybercrime vallen criminele activiteiten uitgevoerd met behulp van computers en het internet. Denk aan het illegaal downloaden van films, maar ook aan het distribueren van virussen en het stelen van persoonlijke informatie van andere gebruikers.

Data-analyse

Data bevat een schat aan informatie. Om daarvan te profiteren, moeten we de data echter wel analyseren. Daardoor kunnen we bijvoorbeeld trends herkennen en voorspellingen doen. Om (in het kader van slimme apparaten) data te analyseren, wordt er vaak gebruik gemaakt van geavanceerde methoden, zoals Artificial Intelligence (AI). Hiermee kunnen we data verkennen, en verbanden en patronen ontdekken. Het is onmogelijk om de grote hoeveelheden data te beoordelen en te begrijpen met traditionele analysemethoden. Ook kost het gewoon te veel tijd. Data kan afkomstig zijn uit allerlei bronnen. De apparaten van het Internet of Things (IoT) verzamelen data middels sensoren.

Deep learning

Machine learning omvat deep learning. Het zijn beide technieken waarmee computersystemen kunnen leren met behulp van ervaring. Deep learning is echter een complexe vorm van machine learning. Zo worden er meerlaagse neurale netwerken en niet-lineaire transformaties gebruikt. Anders gezegd: deep learning bestaat uit algoritmen die het mogelijk maken om computers te trainen door blootstelling van meerlaagse neurale netwerken aan enorme hoeveelheden data.

Edge en fog computing

De inzet van edge en fog computing betekent dat de verzamelde data niet meer eerst naar de cloud of een extern datacenter gestuurd hoeft te worden. In plaats daarvan vindt de verwerking van de data lokaal plaats op het apparaat zelf of op een apparaat dat zich in de nabije omgeving bevindt. Omdat data niet meer verzonden hoeft te worden, maken edge en fog computing real-time-processen mogelijk.

Industrial Internet of Things (IIoT)

Het Industrial Internet of Things (IIoT) verwijst naar verbonden apparaten die ingezet worden voor industriële toepassingen. Door apparaten te verbinden, kunnen er sneller en nauwkeuriger beslissingen genomen kunnen worden. Een bekend voorbeeld is voorspellend onderhoud, waarbij (real-time) data wordt gebruikt om defecten in machines te voorspellen. Hierdoor kan er al actie ondernomen worden voordat een defect zich voordoet en een machine uitvalt.

server cloud data center

Internet of Things (IoT)

Het Internet of Things (IoT) is een netwerk van verbonden apparaten. De apparaten zijn verbonden met het internet. De apparaten verzamelen data, bijvoorbeeld over de manier waarop ze worden gebruikt en over de omgeving om hen heen. De data wordt verzameld met behulp van sensoren. De apparaten kunnen deze informatie vaak ook verzenden. In wezen kan vrijwel elk apparaat worden aangesloten. Het IoT omvat zodoende apparaten in alle soorten en maten – van slimme magnetrons tot autonome auto’s en wearables. Sommige IoT-apparaten kunnen de verzamelde data kunnen gebruiken om zelf beslissingen te nemen. Zodoende noemen we IoT-apparaten ook wel eens slimme apparaten.

M2M

M2M staat voor machine to machine. We bedoelen daarmee verbonden machines die informatie uitwisselen met andere verbonden machines, zonder menselijke tussenkomst. De gegevensoverdracht tussen machines vindt vaak in real-time plaats. Met M2M willen we grotere efficiëntie bereiken en problemen voor zijn. Zodoende laten we machines andere machines controleren. Een machine kan bijvoorbeeld waarschuwen wanneer een nieuw onderdeel nodig is. Hierdoor is handmatige controle niet langer nodig.

Machine Learning

Machine learning is het vakgebied dat zich bezighoudt met het ontwerpen van machines die kunnen leren van data. Het is lastig of zelfs onmogelijk om formele regels met voldoende complexiteit op te stellen die onze wereld accuraat beschrijven. Het is zodoende nodig om AI-systemen de mogelijkheid te geven hun eigen kennis te vergaren door patronen uit data te halen. Deze vaardigheid staat bekend als machine learning. Machine learning verwijst naar elk systeem waar de prestatie van een machine bij het uitvoeren van een taak beter wordt door meer ervaring op te doen in het uitvoeren van die taak. Machine learning bestaat uit algoritmes die leren dankzij data. Bij machine learning wordt veelal op basis van data een trendlijn berekend. Het systeem kan op die manier een patroon herkennen in een wolk met punten. Ook kan het systeem dat patroon doortrekken om voorspellingen te maken. Machine learning is dus kort gezegd het ontwerpen van machines die kunnen leren van data.

Neurale netwerken

Een van de modellen die bij het machine learning ingezet kan worden, is het neurale netwerk. In dit geval worden de algoritmen in machine learning geïmplementeerd door gebruik te maken van de structuur van neurale netwerken. Deze neurale netwerken modelleren de data met behulp van kunstmatige neuronen. Neurale netwerken bootsen zodoende de werking van de hersenen na, die een biologisch neuraal netwerk vormen. In het verlengde hiervan ligt deep learning.

Sensoren

Met sensoren verzamelen apparaten gegevens over de manier waarop ze worden gebruikt en over de omgeving om hen heen. De verzamelde data kan zo simpel zijn als een meting van de temperatuur of zo complex als een volledige video feed. Maar denk ook aan sensordata in de vorm van locatie, geluid, of vochtigheid, en verschillende metingen van machines of ons lichaam. De apparaten van het Internet of Things (IoT) zijn uitgerust met sensoren. Anders gezegd: met IoT leggen we (continue) meetwaarden van sensoren vast.

city skyline clouds

Smart cities

Een smart city wil antwoord bieden op de uitdagingen van onze tijd, zoals duurzaamheid als levenskwaliteit. Dit wordt onder meer bereikt door de efficiëntie van de stedelijke werking en diensten te verbeteren. Een smart city moet kort gezegd een goede plek zijn om te wonen, met de best mogelijke levenskwaliteit en met een zo efficiënt mogelijke inzet van middelen. Om deze doelstellingen te behalen, gebruikt een smart city (slimme) technologie en data. Door slim gebruik te maken van technologie en data wordt gewerkt aan oplossingen voor maatschappelijke issues.

Smart home

Smart homes zijn huizen (ook appartementen en kamers in zorginstellingen) waarin (slimme) technologie geïntegreerd is. De slimme apparaten kunnen gebruikers- en omgevingsgegevens vastleggen. Dit gebeurt door interactie met de apparaten, door passieve apparaten in muren of deuren (bijvoorbeeld omgevingssensoren) of door draagbare objecten (zoals wearables). Slimme apparaten kunnen ook veranderende situaties detecteren en erop reageren, en toekomstige situaties voorspellen. Het doel van smart homes is om activiteiten te vereenvoudigen en automatiseren, zoals het aandoen van lampen en het wijzigen van de thermostaat. Ook kunnen de slimme apparaten ingezet worden om de gezondheidsstatus van de gebruiker te monitoren.

Wearables

Met draagbare technologie, ook wel wearables genoemd, worden (slimme) apparaten bedoeld, die kunnen worden verwerkt in kleding of op het lichaam gedragen kunnen worden, bijvoorbeeld als implantaat, accessoire of tatoeage. Veel wearables zijn onderdeel van het Internet of Things (IoT), omdat deze apparaten (via sensoren en draadloze connectiviteit) in staat zijn om gegevens te verzamelen en uit te wisselen. Dat gebeurt via draadloze netwerken. De gegevens worden verzonden, bijvoorbeeld naar de fabrikant of naar andere verbonden apparaten. De term ‘wearable’ wordt echter gebruikt voor een groot aantal producten, waaronder ook VR-brillen.

Meer lezen over dit onderwerp?

Misschien vind je deze artikelen ook interessant:

Machine learning, neurale netwerken en deep learning uitgelegd
De keten van slimme oplossingen: sensoren, IoT, Big Data en AI
Haal meer uit je IoT-toepassingen met Artificial Intelligence (AI)
Slimme oplossingen voor grote problemen

Share This