IoTアプリケーションにおける状況認識の必要性
多くのIoTやその他のストリーミングスタイルのアプリケーションは、単純なダッシュボードを超えて進化し、状況認識を得ています。 彼らは、IoTデータのストリームを分析し、関心のある状況を検出して、システムからリアルタイムでユーザーに提示することができます。 これらのアプリケーションの次の重要なステップは、状況情報と生成AIを統合して、技術者や臨床医などのナレッジワーカーの生産性と状況認識をさらに向上させることです。
農業、製造、都市管理、医療などの多様なセクターでIoT（モノのインターネット）アプリケーションの進化する現状において、状況認識を効果的に活用するという課題が最も重要です。 これらのアプリケーションは、重要な意思決定と動的条件への効率的な対応のために、リアルタイムデータとコンテキスト認識情報に依存しています。 しかし、情報の圧倒的な量と複雑さ、それを解釈するための広範な経験と機関知識の必要性、現在の技術ツールには限界があるため、このデータを効果的に活用するには大きなギャップがあります。
IoT（モノのインターネット）アプリケーションの状況認識には、リアルタイムデータとコンテキスト認識情報を活用して、重大な状況や状況に応じて、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行い、リアルタイムで適切なアクションを実行できるようにします。 これらのアプリケーションは、プロセスの最適化、安全性の向上、効率性の向上にタイムリーで正確な情報が不可欠であるさまざまな業界やシナリオで重要な役割を果たします。
状況認識のIoTアプリケーションの例を以下に示します。
- スマート農業
農業における状況認識のIoTアプリケーションは、センサー、ドローン、気象データを使用して、土壌状態、作物の健全性、気象パターンを監視します。 これにより、農家は、灌漑、害虫駆除、収穫に関してデータ主導の意思決定を行い、最適な作物収量と資源利用を確保することができます。
- 工業製造
製造工場のIoTデバイスは、機械の性能、生産速度、製品品質に関するリアルタイムデータを収集します。 状況認識システムでは、異常や機器の故障を検出してメンテナンスアラートをトリガしたり、生産パラメータを調整してダウンタイムを最小限に抑え、出力を最大限に引き出すことができます。
- スマートシティ
都市環境では、IoTセンサーとカメラが、交通渋滞、大気質、廃棄物管理に関するデータを提供します。 状況を認識したアプリケーションでは、交通を再ルーティングし、公共交通機関のスケジュールを最適化し、状況の変化に基づいてエネルギー消費を管理して、都市の生活の質を向上することができます。
- ヘルスケア
医療環境では、ウェアラブルヘルスモニターやスマート医療機器などのIoTデバイスが患者データを収集します。 状況を認識した医療システムは、このデータを分析して、医療従事者にリアルタイムで健康アラートを提供し、患者ケアと応答時間を向上させることができます。
ドメインの専門知識の挑戦
これらのアプリケーションはすべて、共通の課題を共有しています。ナレッジワーカーは、関心のある状況を検出した場合でも、ナレッジワーカーは、提示された情報を解釈し、対応方法を決定するために、相当な量の経験と機関知識を必要とします。 技術者と臨床医が管理する必要がある知識とデータ体系は、広範で継続的に拡大しています。 この情報の一部は、アクセスが困難であるか、消化できるようにフィルタリングする必要がある情報過負荷で対応するシステムにロックされ、有用な情報源を無視する原因となります。 また、高齢化する労働力では、失われた場合、多くの機関知識がありますが、ナレッジベースでその情報を把握することは不十分であり、経験の浅い知識ワーカーの情報オーバーロードをさらに増加させるためです。
ChatGPTやその他のチャットボットなどの生成AIツールは、今日のナレッジワーカーによって広く使用されていますが、いくつかの制限があります。
- これらのツールは、状況認識に欠け、IoTによって監視されるべき時間的な状況の現在の状況についての知識を持っていません（ICUの戦闘空間や患者の健康状態に争いを起こしましょう）。
- ナレッジワーカーが保有し、意思決定を行うために必要とする歴史的または専有的な情報にアクセスすることはできません（患者の医療記録を考えてください）。
- ほとんどのLLMは、2021年頃からデータでトレーニングされ、古くなる可能性があります。
- LLMは、特に矛盾するデータで訓練されたとき、または元のトレーニングデータセットからデータが欠落していたときに、幻覚の影響を受けやすいです。 これらのモデルの微調整は可能ですが、高度に専門化され、コストがかかり、時間のかかるプロセスです。
- LLMから最大限に引き出すための適切なプロンプトを構築することは、複雑な取り組みです。
全体的に見ると、チャットボットは印象的なですが、仕事関連の活動に対応する必要があるナレッジワーカーにとっては有用性が限られています。 90年代の検索エンジンと同様に、ユーザーは質問を効果的にフレーズする方法を学ばなければなりません。 必要な情報が利用できない場合、これらのツールは限られた支援を提供し、ユーザーは既存の知識と検索エンジン結果を組み合わせて必要な情報を見つける必要があります。
状況認識には新しいデータアーキテクチャが必要です
状況認識のIoTスタイルのアプリケーションをLLMと統合し、（RAG（Retrieval Augmented Generation）、自動プロンプト、プロンプトへの歴史的な情報の自動包含、Reactなどの機能を組み込んでLLMにタスク固有のアクションを注入する）などの技術を活用することで、状況認識を管理するシステムが、前述のすべての問題に対処し、ナレッジワーカーの生産性を向上させることができます。
- 自動プロンプト
ユーザーがChatbotのようなChatGPTを介してLLMと手動でやりとりを開始する代わりに、自動プロンプトは、システム内で、状況認識とプロンプトテンプレートに基づいて、ユーザーが当然ながら次に知りたいと思う質問に対する応答を自動的に生成することができます。 たとえば、状況が検出されたとき、システムは、ユーザー入力を必要とせずに定義済みの質問に対する応答を生成するようにLLMに指示することができます。
- RAG（検索拡張生成）
RAGは、外部の知識ベースから情報を取得して、外部情報源をモデルに提供するためのフレームワークです。 RAGは、最新の信頼性の高い事実へのアクセスを保証し、ユーザーがモデルの主張の正確さと信頼性を確認できるようにするなど、いくつかの利点を提供します。 これにより、幻覚を予防し、LLMは、もともと訓練されていなかった被験者や情報に関連する質問に答えることができます。
- 歴史的情報の組み合わせ
LLMは、状況認識のアプリケーションがキャプチャする関心のある特定の状況のリアルタイム詳細についての認識を欠いています。 この情報は、アプリケーションによってプロンプトに自動的に追加され、現在の状況により具体的にRAG内の情報検索を微調整して指示することができます。 たとえば、機械のエアフィルターが2週間前に変更された場合、エアフィルターの正しい配置と取り付けに関する情報は、診断ステップを生成する際に役立つ場合があります。
まとめ
これらの機能すべてを組み合わせることで、分析用の生のデータを単に提示するのではなく、ナレッジワーカーに包括的で信頼性の高い情報を自動的に提供することができます。 さらに、ナレッジワーカーは、チャットボットを通じてこの情報とやり取りできるようになり、最新の情報に基づいて回答を提供できるようになりました。 さらに、これらのチャットボットは、利用可能になると新しい情報で更新され、積極的に行動することができます。 『アイアンマン』のジャービスに似たシステムの可能性については、水平線に含んでいます。
