Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) beschreibt die Vernetzung physischer Objekte und Systeme über das Internet, sodass sie Daten austauschen, miteinander kommunizieren und in vielen Fällen eigenständig Entscheidungen treffen können. Dabei kann es sich um simple Sensoren oder umfassend vernetzte Systeme handeln. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine immer größere Rolle, indem sie Muster erkennt, Vorhersagen trifft oder Automatisierungsprozesse unterstützt.
Im IoT können ganz unterschiedliche Dinge vernetzt werden – von klassischen Geräten bis zu speziellen Sensoren. Beispiele sind:
Je stärker Geräte miteinander vernetzt sind, desto mehr Daten können sie generieren und desto größer ist ihr Handlungsspielraum – sei es zur Automatisierung, Optimierung oder zur Bereitstellung neuer Dienste.
Das Internet der Dinge gilt als Kernbestandteil der digitalen Infrastruktur der Zukunft: Geräte sammeln kontinuierlich Daten, und aus dieser Datenfülle lässt sich mit modernen KI‑Verfahren Mehrwert erzeugen. Die Integration von KI macht IoT‑Systeme „intelligent“, indem sie:
Tipp:
Für IoT‑Projekte, die KI‑Komponenten nutzen oder unterstützen sollen, sind hochwertige Trainingsdaten entscheidend. Mit passenden Trainings‑ und Annotierungsdaten lassen sich Mustererkennung, Prognosen und intelligente Automatisierungen deutlich verbessern.
Mehr über KI‑Trainingsdaten
Ein praktisches Beispiel: Ein vernetzter Staubsaugerroboter kann zunächst nur automatisch reinigen. Sobald er jedoch Daten sammelt, mit anderen Haushaltsgeräten kommuniziert oder KI‑gestützte Lernalgorithmen nutzt, kann er Arbeitszeiten optimieren, Verkehrsströme im Raum analysieren oder Energieverbrauch minimieren.
Auch außerhalb des Haushalts wird KI im IoT immer relevanter: In Smart Cities können Sensoren Verkehrsdaten sammeln, um Staus vorherzusagen; in der Industrie liefern IoT‑Sensoren Daten, die mit KI‑Verfahren prädiktive Wartung ermöglichen; im Gesundheitsbereich monitoren vernetzte Geräte Vitaldaten und unterstützen medizinische Entscheidungen.
