从更好的数据中获得更好的见解 - 机器学习和AI的力量

1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）创造了“机器学习”一词，对该主题进行了研究 - 与人工智能研究（AI）密切相关 - 持续到随后的几十年。但是在这一点上，它已经领先了 - 计算能力还不足以产生所承诺的机会。直到现在，我们才能开始看到这些早期工作的果实，具有更大的计算能力，越来越多的数字化信息以及通过Internet轻松共享数据的能力。

基于云的革命

下一次工业革命已经开始 - 在过去的五年中，云平台发生了重大变化和发展，工业从越来越标准化的商业产品中受益匪浅。这为处理和分析的大量数据带来了机会，并使数据更易于访问。连接的互联网（IoT）设备和云的可用性正在为接下来会发生的事情提供平台 - 毫无疑问，它将涉及AI和机器学习。

在过去的几年中，许多行业一直在努力收集数据，而又不完全知道如何使用它。机器学习和AI是难题的缺失 - 一种解决方案已经等待了数十年的问题。在2020年，我们终于拥有使用机器学习的计算能力，并准备好生态系统和环境。我们可以从云中所有这些连接的设备中获取数据，并通过AI找到新的机会。没有人确切知道会发生什么，但是我敢肯定，要实现和有价值的新见解会有价值。

确保数据安全

在谈论与AI和云相关的风险时，人们立即想到网络安全。显然，网络安全在现代社会中至关重要，但假定的风险水平有时被夸大了。云并不是天生的不安全 - 实际上，它比在您的个人计算机上或地下室中的服务器上的数据更安全。商业云提供商有数百人（甚至不是成千上万的人）从事安全保障。任何公司都很难在非云环境中投入相同的努力。我们看到了一个行业中的一个转折点，我们都意识到安全至关重要，但是越来越了解云实际上可能是我们数据最安全的地方。

不良数据的大风险

但是，与网络攻击相比，还有另一个不太明显的风险。AI可能能够处理大量数据并学习很多东西，但是学习 - 因此，基于它的决策 - 仅与您投入的数据一样好。简而言之出去。重要的是要正确获取事实和基本数据 - 即使世界上所有的计算能力和数据点也无法从不良数据中拯救您。对于测量应用程序，必须在供稿数据中准确的原始感应信息至关重要。在其他应用中，还需要做出道德考虑：数据必须准确但公平且公正。例如，如果AI招聘系统根据以前员工的某些数据集了解了什么构成了一个好候选人，那么任何女人都不会得到工作！

机器人没有来我们的工作

尽管很难预见机器学习对人们所做的不同工作的所有影响，但不可能由机器代替大部分劳动力。If we take industrial process measurements for example, we’ve already discussed how essential it is that measurement data is correct, so we’ll still need competent people choosing what parameters to measure, what equipment to use, how to install it to ensure accurate measurements, how to take representative samples, and much more. Without this, AI and machine learning will fail and we will waste the opportunities they present. Man and machine will need to work together in the future, just as we do today.

努力提供良好的数据

Vaisala总是希望通过提供市场上最好的产品来为工业测量领域的客户带来价值。beplay充值的钱可以为此，我们一直在创新并寻找新的机会。良好的测量值（稳定，可靠和准确的测量值）变得越来越重要；无论您是想优化工业流程，实现高质量的产出，发展循环经济还是优化能源使用，都需要高质量的测量。我们还在研究如何为产品增加更多价值，例如我们的客户如何访问过去和现在的测量数据或接收警报和通知。该行业向基于云的系统的转变是每个想要提供附加价值的公司都应研究的。我们希望扩大测量业务，以增加新的便利和价值水平，因为准确，可靠的测量数据的重要性只会增长。

还查看我们以前围绕此主题的文章：开发未来的解决方案作者：MikaVäisänen，我们的高级系统建筑师，还看一下我们的高级产品经理Lars Stormbom在他的帖子中介绍的基于云的传感解决方案的一些切实优势伸手去拿云。