Význam a použitie Sensor Data vo svete computingu

V dnešnom svete, kde sa technológie vyvíjajú neuveriteľným tempom, sa čoraz častejšie stretávame s pojmom „senzorové dáta“. Možno ste si to ani neuvedomili, ale tieto dáta sú všade okolo nás. Sú základom pre mnoho moderných aplikácií, ktoré nám uľahčujú život, zvyšujú efektivitu a otvárajú nové možnosti. Zamysleli ste sa niekedy nad tým, ako váš smartfón rozpozná, či ho držíte v ruke, alebo ako sa autá dokážu samé riadiť? Za týmito a mnohými inými technologickými zázrakmi stoja práve senzorové dáta.

Pochopenie senzorových dát je kľúčové pre každého, kto sa zaujíma o moderné IT. Nie sú to len surové čísla alebo merania; sú to informácie, ktoré, keď sú správne interpretované a spracované, dokážu odhaliť skryté vzorce, predvídať budúce udalosti a umožniť inteligentné rozhodovanie. V tomto článku sa ponoríme hlbšie do sveta senzorových dát, preskúmame ich rozmanité využitie a objavíme, ako transformujú rôzne odvetvia a náš každodenný život.

Prichystajte sa na objavnú cestu, ktorá vám otvorí oči pre neviditeľný svet informácií, ktoré nás neustále obklopujú. Od priemyselných robotov až po sledovanie životného prostredia, senzorové dáta hrajú čoraz dôležitejšiu úlohu. Cieľom tohto článku je poskytnúť vám ucelený pohľad na ich význam, technické aspekty spracovania a ich aplikácie v rôznych oblastiach, čím vám pomôže lepšie pochopiť túto fascinujúcu oblasť informatiky.

Srdce digitálnej revolúcie: Čo sú senzorové dáta?

Senzorové dáta predstavujú základný stavebný kameň mnohých moderných technologických riešení. V podstate ide o informácie zhromaždené z fyzických senzorov, ktoré detegujú a merajú rôzne aspekty nášho fyzického sveta. Tieto senzory môžu byť extrémne rozmanité – od jednoduchých teplomerov a akcelerometrov v našich smartfónoch až po sofistikované lidarové systémy v autonómnych vozidlách, alebo rozsiahle siete senzorov monitorujúcich kvalitu ovzdušia či stav infraštruktúry. Každý senzor prevádza fyzikálny jav – ako je teplota, tlak, pohyb, svetlo, zvuk, poloha, chemické zloženie – na digitálny signál, ktorý môže byť ďalej spracovaný počítačom.

Základná funkcia senzora je premena analógového signálu na digitálnu formu. Tento proces sa zvyčajne skladá z niekoľkých krokov. Najprv senzor zaznamená fyzikálny stimul. Potom tento stimul premení na elektrický signál. Nakoniec, analógovo-digitálny prevodník (ADC) tento elektrický signál premení na číselnú hodnotu, ktorú môže počítač spracovať. Kvalita a rozlíšenie týchto dát závisia od typu senzora, jeho kalibrácie a vzorkovacej frekvencie. Čím presnejší a citlivejší je senzor, tým detailnejšie a spoľahlivejšie sú získané dáta.

V kontexte informatiky a výpočtovej techniky sa „senzorové dáta“ často spájajú s konceptmi ako Internet vecí (IoT), umelá inteligencia (AI) a strojové učenie (ML). Tieto technológie sú často závislé od obrovského množstva senzorových dát, ktoré slúžia ako vstup pre ich algoritmy. Bez neustáleho prísunu dát zo senzorov by mnohé inteligentné systémy jednoducho nemohli fungovať, alebo by ich funkčnosť bola výrazne obmedzená. Preto je pochopenie povahy, získavania a spracovania senzorových dát kľúčové pre rozvoj a implementáciu pokročilých výpočtových riešení.

Rozmanitosť senzorov a ich meraní

Svet senzorov je neuveriteľne široký a neustále sa rozširuje. Každý typ senzora je navrhnutý tak, aby detegoval a meral konkrétny fyzikálny alebo chemický jav. Rozmanitosť týchto zariadení umožňuje zachytiť prakticky akýkoľvek aspekt nášho fyzického prostredia.

• Akcelerometre: Merajú zrýchlenie, čo sa využíva na detekciu pohybu, vibrácií a orientácie zariadenia. Sú bežné v smartfónoch, nositeľnej elektronike a automobiloch.
• Gyroskopy: Merajú uhlovú rýchlosť a orientáciu objektu v priestore. V kombinácii s akcelerometrami umožňujú presné sledovanie polohy a pohybu.
• GPS (Global Positioning System): Poskytuje geografickú polohu zariadenia na základe signálov zo satelitov. Kľúčové pre navigáciu a lokalizačné služby.
• Senzory teploty: Merajú teplotu okolia alebo konkrétneho objektu. Používajú sa v klimatizáciách, priemyselných procesoch, lekárskych zariadeniach a meteorologických staniciach.
• Senzory tlaku: Merajú tlak tekutín alebo plynov. Nachádzajú sa v pneumatikách automobilov, výškomeroch a priemyselných aplikáciách.
• Senzory svetla (fotosenzory): Detegujú intenzitu svetla. Využívajú sa v smartfónoch na automatické prispôsobenie jasu displeja, v bezpečnostných systémoch a automatickom osvetlení.
• Mikrofóny: Zachytávajú zvukové vlny a premieňajú ich na digitálne dáta. Používajú sa v komunikačných zariadeniach, inteligentných domácnostiach (hlasové asistenty) a systémoch na rozpoznávanie reči.
• Kamery a obrazové senzory: Zachytávajú vizuálne informácie, ktoré sú následne spracované algoritmami počítačového videnia. Používajú sa v bezpečnostných systémoch, autonómnych vozidlách, medicínskej diagnostike a zábavných aplikáciách.
• Senzory vlhkosti: Merajú obsah vodnej pary vo vzduchu alebo v iných materiáloch. Dôležité v poľnohospodárstve, klimatizácii a priemyselnej výrobe.
• Senzory priblíženia: Detegujú prítomnosť objektu v blízkosti bez fyzického kontaktu. Používajú sa v smartfónoch (na vypnutie displeja pri hovore) a v automatických dverách.
• Lidar (Light Detection and Ranging) a Radar (Radio Detection and Ranging): Využívajú laserové alebo rádiové vlny na meranie vzdialenosti, rýchlosti a tvaru objektov. Kľúčové pre autonómne vozidlá, robotiku a mapovanie terénu.
• Biometrické senzory: Zbierajú fyzické údaje o človeku, ako sú odtlačky prstov, sken dúhovky, alebo tepová frekvencia. Používajú sa na autentizáciu a sledovanie zdravia.

Tento zoznam nie je vyčerpávajúci, ale ilustruje obrovskú šírku dostupných technológií na zber dát z fyzického sveta. Každý z týchto senzorov generuje prúd dát, ktorý, keď je správne spracovaný, môže poskytnúť cenné informácie.

Skladovanie a spracovanie senzorových dát: Výzvy a riešenia

Zhromažďovanie obrovského množstva senzorových dát je len prvým krokom. Skutočnou výzvou je ich efektívne ukladanie, spracovanie a analýza, aby sa z nich dali extrahovať užitočné informácie. Vzhľadom na objem, rýchlosť a rozmanitosť týchto dát (často označovaných ako „big data“) si to vyžaduje špecializované technológie a prístupy.

Zber a ingestia dát

Proces zberu senzorových dát často zahŕňa siete pripojených zariadení, známe ako Internet vecí (IoT). Tieto zariadenia posielajú dáta do centrálneho úložiska alebo do distribuovaných systémov. Vzhľadom na neustály tok dát je kľúčové zabezpečiť spoľahlivú a nízko-latenčnú infraštruktúru pre ich ingestiu. Protokoly ako MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) alebo CoAP (Constrained Application Protocol) sú často používané na efektívnu komunikáciu medzi IoT zariadeniami a servermi. Dôležité je tiež zabezpečiť, aby dáta boli prenášané bezpečne, aby sa predišlo neoprávnenému prístupu alebo manipulácii.

Dôležité je si uvedomiť, že kvalita vstupných dát priamo ovplyvňuje spoľahlivosť a presnosť akýchkoľvek následných analýz alebo rozhodnutí.

Úložiská pre senzorové dáta

Tradičné databázové systémy často nestačia na zvládnutie objemu a rýchlosti senzorových dát. Preto sa často používajú špecializované úložiská:

• Časové radové databázy (Time-Series Databases – TSDB): Tieto databázy sú optimalizované na ukladanie a vyhľadávanie dát, ktoré sú indexované podľa času. Sú ideálne pre dáta zo senzorov, ktoré sa typicky zaznamenávajú v chronologickom poradí. Príklady zahŕňajú InfluxDB, TimescaleDB, alebo Prometheus.
• NoSQL databázy: Niektoré typy NoSQL databáz, ako sú dokumentové alebo kľúč-hodnota databázy, môžu byť tiež vhodné pre ukladanie neštruktúrovaných alebo polostruktúrovaných senzorových dát.
• Dátové jazerá (Data Lakes): Umožňujú ukladať obrovské množstvo surových dát v ich natívnom formáte, čo poskytuje flexibilitu pre neskoršiu analýzu a spracovanie. Technológie ako Hadoop Distributed File System (HDFS) alebo cloudové úložiská (AWS S3, Azure Data Lake Storage) sú bežné.

Výber vhodného úložiska závisí od špecifických požiadaviek aplikácie, ako je objem dát, rýchlosť zápisu a čítania, potrebná latencia a analytické potreby.

Spracovanie a analýza dát

Po uložení je potrebné dáta spracovať a analyzovať. Tu prichádzajú na rad rôzne techniky:

• Streamové spracovanie (Stream Processing): Umožňuje spracovať dáta v reálnom čase, ako ich prijímajú senzory. To je kľúčové pre aplikácie vyžadujúce okamžitú odozvu, napríklad pri detekcii anomálií alebo riadení procesov. Nástroje ako Apache Kafka Streams, Apache Flink alebo Spark Streaming sú v tomto kontexte populárne.
• Dávkové spracovanie (Batch Processing): Používa sa na spracovanie veľkých objemov dát v dávkach, často v nepracovnej dobe. Je vhodné pre historickú analýzu, generovanie reportov alebo trénovanie modelov strojového učenia. Apache Spark je bežný nástroj pre dávkové spracovanie.
• Strojové učenie a umelá inteligencia: Algoritmy ML/AI sa používajú na identifikáciu vzorcov, predikciu budúcich udalostí, klasifikáciu dát alebo detekciu anomálií. Senzorové dáta sú často kľúčovým vstupom pre trénovanie týchto modelov.
• Vizualizácia dát: Pre lepšie pochopenie komplexných dátových súborov sú dôležité nástroje na vizualizáciu, ktoré umožňujú zobraziť trendy, anomálie a vzťahy v dátach v grafickej forme.

Efektívne spracovanie senzorových dát si vyžaduje kombináciu vhodnej infraštruktúry, nástrojov a algoritmov, ktoré dokážu zvládnuť ich špecifické charakteristiky.

Aplikácie senzorových dát v praxi

Univerzálnosť senzorových dát otvára dvere k širokej škále aplikácií naprieč rôznymi odvetviami. Ich schopnosť poskytovať informácie o fyzickom svete v reálnom čase alebo spätne umožňuje vytvárať inteligentnejšie systémy, optimalizovať procesy a zlepšovať rozhodovanie.

Inteligentné mestá a infraštruktúra

V kontexte inteligentných miest (smart cities) zohrávajú senzorové dáta kľúčovú úlohu pri zlepšovaní kvality života obyvateľov a efektívnosti mestských služieb.

• Riadenie dopravy: Senzory na cestách, križovatkách a v parkovacích miestach zbierajú dáta o dopravných tokoch, obsadenosti parkovísk a stave vozoviek. Tieto informácie umožňujú dynamicky riadiť semafory, informovať vodičov o voľných miestach alebo navrhovať optimálne trasy, čím sa znižuje dopravná zápcha a emisie.
• Monitorovanie životného prostredia: Siete senzorov na meranie kvality ovzdušia (koncentrácia CO2, prachových častíc), hluku a kvality vody pomáhajú mestám identifikovať zdroje znečistenia a prijímať opatrenia na jeho zníženie.
• Energetické siete: Inteligentné merače a senzory v energetických sieťach umožňujú monitorovať spotrebu energie v reálnom čase, optimalizovať distribúciu a detegovať poruchy, čo vedie k úsporám energie a zvýšeniu spoľahlivosti dodávok.
• Správa odpadu: Senzory v odpadkových košoch signalizujú ich naplnenosť, čím umožňujú optimalizovať zberové trasy a znižovať náklady.

Význam senzorových dát v tomto sektore spočíva v možnosti proaktívneho riadenia a plánovania, ktoré vedie k efektívnejšiemu využívaniu zdrojov a lepšiemu životnému prostrediu.

Priemysel 4.0 a automatizácia

V oblasti priemyslu, často označovanej ako Priemysel 4.0, sú senzorové dáta základom pre inteligentné továrne a pokročilú automatizáciu.

• Prediktívna údržba: Senzory na výrobných zariadeniach (napr. meranie vibrácií, teploty, akustických emisií) zbierajú dáta o ich prevádzkovom stave. Analýzou týchto dát je možné predvídať potenciálne poruchy ešte predtým, než nastanú, a naplánovať údržbu, čím sa minimalizujú neplánované odstávky a predlžuje životnosť strojov.
• Optimalizácia výrobných procesov: Sledovanie parametrov ako teplota, tlak, rýchlosť a zloženie materiálov v reálnom čase umožňuje presne kontrolovať a optimalizovať výrobné procesy, čo vedie k zvýšeniu kvality produktov a zníženiu odpadu.
• Robotika a autonómne systémy: Roboty a autonómne systémy v továrňach sa spoliehajú na dáta z rôznych senzorov (kamery, lidar, dotykové senzory) na navigáciu, manipuláciu s predmetmi a interakciu s okolím.
• Kontrola kvality: Obrazové senzory a inšpekčné systémy automaticky kontrolujú kvalitu výrobkov na výrobnej linke, identifikujú chyby a zabezpečujú dodržiavanie štandardov.

Senzorové dáta umožňujú v reálnom čase monitorovať a riadiť komplexné priemyselné operácie, čím sa zvyšuje efektivita, bezpečnosť a konkurencieschopnosť.

Zdravotníctvo a osobná starostlivosť

V oblasti zdravotníctva a osobnej starostlivosti prinášajú senzorové dáta revolučné možnosti v diagnostike, monitorovaní pacientov a personalizovanej liečbe.

• Diaľkové monitorovanie pacientov (Remote Patient Monitoring – RPM): Nositeľné zariadenia (smart hodinky, náramky) a domáce medicínske prístroje so senzormi (tlakomery, glukomery, EKG monitory) zbierajú dáta o vitálnych funkciách pacienta (tep, krvný tlak, hladina kyslíka, aktivita). Tieto dáta sú odosielané lekárom, ktorí môžu včas reagovať na zhoršenie stavu pacienta, najmä u chronicky chorých.
• Chytré nemocnice: Senzory v nemocničných izbách môžu monitorovať pohyb pacientov, ich polohu postele, alebo upozorňovať na pády. Systémy na sledovanie umiestnenia lekárskeho vybavenia pomáhajú optimalizovať jeho využitie.
• Diagnostika: Pokročilé medicínske zobrazovacie techniky (MRI, CT) a diagnostické prístroje generujú obrovské množstvo senzorových dát, ktoré sú kľúčové pre presnú diagnózu.
• Personalizovaná medicína: Analýza senzorových dát v kombinácii s genetickými informáciami môže viesť k personalizovanejším liečebným plánom a predchádzaniu ochoreniam.

Senzorové dáta umožňujú presnejšie sledovanie zdravotného stavu, skorú detekciu problémov a efektívnejšiu liečbu, čím prispievajú k lepším zdravotným výsledkom.

Poľnohospodárstvo a životné prostredie

Aj v oblasti poľnohospodárstva a ochrany životného prostredia nachádzajú senzorové dáta široké uplatnenie.

• Precízne poľnohospodárstvo: Pôdne senzory merajú vlhkosť, pH a obsah živín, čo umožňuje farmárom presne dávkovať závlahu a hnojivá len tam, kde je to potrebné. Drony a satelity so senzormi monitorujú stav plodín, detegujú choroby alebo škodcov v skorých štádiách.
• Monitorovanie klímy a počasia: Meteorologické stanice so senzormi poskytujú dáta o teplote, zrážkach, vetre a vlhkosti, ktoré sú kľúčové pre predpovedanie počasia a poľnohospodárske plánovanie.
• Ochrana prírodných zdrojov: Senzory môžu monitorovať hladinu riek, kvalitu vody, lesné požiare alebo migráciu zvierat, čím pomáhajú pri ochrane ekosystémov a predchádzaní environmentálnym katastrofám.

Tieto aplikácie ukazujú, ako môžu senzorové dáta prispieť k udržateľnejšiemu hospodáreniu s prírodnými zdrojmi a k lepšiemu pochopeniu nášho životného prostredia.

Technologické aspekty a budúcnosť senzorových dát

Rozvoj technológií súvisiacich so senzorovými dátami napreduje neuveriteľným tempom. Neustále sa objavujú nové typy senzorov s vyššou presnosťou, nižšou spotrebou energie a nižšou cenou. Zároveň sa vyvíjajú sofistikovanejšie metódy spracovania a analýzy týchto dát.

Pokroky v hardvéri a softvéri

Vývoj v oblasti miniaturizácie a spracovania dát na okraji siete (edge computing) umožňuje spracovať časť senzorových dát priamo na zariadení alebo blízko neho. To znižuje latenciu, šetrí šírku pásma a zvyšuje bezpečnosť, pretože citlivé dáta nemusia byť vždy prenášané do cloudu. Kombinácia senzorov s umelou inteligenciou na okraji siete (edge AI) umožňuje inteligentnejšie rozhodovanie v reálnom čase, napríklad v autonómnych vozidlách alebo priemyselných robotoch.

Na strane softvéru vidíme neustály pokrok v oblastiach ako sú algoritmy strojového učenia, hlboké učenie (deep learning) a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Tieto technológie umožňujú extrahovať z obrovských objemov senzorových dát stále komplexnejšie informácie, odhaľovať jemné vzorce a vytvárať presnejšie predikcie. Napríklad, analýza zvuku pomocou AI môže odhaliť anomálie v prevádzke strojov, alebo analýza obrazových dát môže identifikovať jemné zmeny vo výraze tváre, čo má potenciál v oblasti psychológie alebo marketingu.

Výzvy a etické aspekty

Napriek obrovskému potenciálu čelia senzorové dáta aj významným výzvam a etickým otázkam.

• Ochrana súkromia: Neustále zbieranie dát o našich aktivitách a prostredí vyvoláva obavy o súkromie. Je nevyhnutné zabezpečiť, aby dáta boli zbierané a používané zodpovedne a transparentne, s dodržiavaním prísnych pravidiel ochrany osobných údajov (napr. GDPR).
• Bezpečnosť dát: Zabezpečenie proti kybernetickým útokom je kritické, pretože narušenie systému senzorových dát môže mať vážne dôsledky, od finančných strát až po ohrozenie ľudských životov (napr. pri riadení kritickej infraštruktúry).
• Predpojatosť dát (Data Bias): Ak sú tréningové dáta pre modely AI neúplné alebo predpojaté, výsledné modely môžu byť nespravodlivé alebo diskriminačné. Je dôležité zabezpečiť reprezentatívnosť a vyváženosť dátových súborov.
• Etika rozhodovania: Keď systémy založené na senzorových dátach robia rozhodnutia s významnými dôsledkami (napr. autonómne vozidlá v kritických situáciách), je dôležité pochopiť a definovať etické princípy, ktorými sa tieto systémy riadia.

Budúcnosť senzorových dát spočíva nielen v ich technologickom rozvoji, ale predovšetkým v zodpovednom a etickom prístupe k ich zberu, spracovaniu a využívaniu.

Budúce trendy

Budúce trendy v oblasti senzorových dát zahŕňajú:

• Všadeprítomné senzory: Očakáva sa ďalší nárast počtu a typov senzorov integrovaných do našich každodenných predmetov a prostredí.
• Pokročilejšia AI a ML: Rozvoj AI umožní ešte hlbšiu analýzu komplexných senzorových dát, vrátane interpretácie neštruktúrovaných dát ako sú obrazy a zvuky.
• Zvýšená interakcia človeka so systémami: Rozhrania založené na senzorových dátach (napr. gestá, hlas) sa stanú intuitívnejšími a bežnejšími.
• Väčší dôraz na udržateľnosť: Senzorové dáta budú hrať kľúčovú rolu pri monitorovaní a riadení environmentálnych problémov, od sledovania klimatických zmien po optimalizáciu využívania zdrojov.

Senzorové dáta sa stávajú neoddeliteľnou súčasťou našej digitálnej infraštruktúry. Ich správne pochopenie a využitie je kľúčové pre inováciu a rozvoj v mnohých oblastiach informatiky.

Dôležité poznámky k senzorovým dátam

• „Senzorové dáta sú novým zlatom, ale rovnako ako zlato, vyžadujú rafináciu a správne spracovanie, aby získali svoju skutočnú hodnotu.“ – Bez adekvátnych nástrojov a metód na ich analýzu zostávajú surové dáta len šumom.
• „Dátová kvalita je alfa a omega. Chybné alebo nepresné senzorové dáta môžu viesť k chybným rozhodnutiam s vážnymi dôsledkami.“ – Dôkladná kalibrácia senzorov a procesy čistenia dát sú nevyhnutné.
• „Súkromie nie je prekážkou inovácií, ale nevyhnutným predpokladom pre dôveru v technológie založené na senzorových dátach.“ – Rešpektovanie súkromia musí byť prioritou pri návrhu a implementácii akéhokoľvek systému zbierajúceho osobné alebo citlivé dáta.
• „Interoperabilita a štandardizácia sú kľúčové pre škálovateľnosť. Bez nich sa budeme topiť v dátových silách.“ – Schopnosť rôznych systémov a senzorov komunikovať a zdieľať dáta je nevyhnutná pre vytvorenie skutočne prepojeného ekosystému.
• „Budúcnosť nie je len o zbieraní dát, ale o tom, ako ich využijeme na zlepšenie ľudského života a planéty.“ – Technologický pokrok musí byť sprevádzaný jasným cieľom a etickým zameraním.

Faq o senzorových dátach

Často kladené otázky a odpovede týkajúce sa senzorových dát.

Čo je hlavný rozdiel medzi analógovými a digitálnymi senzorovými dátami?

Analógové dáta sú spojité a môžu nadobúdať akúkoľvek hodnotu v rámci daného rozsahu (napr. teplota, ktorá môže byť 20.5°C, 20.51°C atď.). Digitálne dáta sú diskrétne a reprezentujú sa číslami, ktoré sú výsledkom premeny analógového signálu na diskrétne hodnoty. Väčšina moderných počítačových systémov pracuje s digitálnymi dátami, preto je potrebná konverzia z analógovej na digitálnu formu.

Ako sa zabezpečuje bezpečnosť senzorových dát?

Bezpečnosť senzorových dát zahŕňa viacero vrstiev. Patrí sem šifrovanie dát počas prenosu aj pri ukladaní, zabezpečenie prístupu pomocou silných autentizačných metód, pravidelné aktualizácie softvéru na ochranu pred známymi zraniteľnosťami a implementácia bezpečnostných politík. V kontexte IoT je dôležité zabezpečiť aj samotné zariadenia.

Aké sú hlavné výzvy pri práci s veľkým objemom senzorových dát (Big Data)?

Hlavnými výzvami sú:

1. Objem (Volume): Obrovské množstvo dát, ktoré je potrebné uložiť a spravovať.
2. Rýchlosť (Velocity): Dáta sú často generované a musia byť spracované v reálnom čase alebo takmer v reálnom čase.
3. Rozmanitosť (Variety): Dáta pochádzajú z rôznych typov senzorov a majú rôzne formáty (štruktúrované, polostruktúrované, neštruktúrované).
4. Pravdivosť (Veracity): Zabezpečenie presnosti a spoľahlivosti dát, keďže senzory môžu byť náchylné na chyby alebo rušenie.
5. Hodnota (Value): Extrahovanie užitočných informácií a poznatkov z dát.

Môžu byť senzorové dáta použité na prediktívnu analýzu?

Áno, prediktívna analýza je jednou z najsilnejších aplikácií senzorových dát. Pomocou historických dát a algoritmov strojového učenia je možné predvídať budúce udalosti, ako sú napríklad poruchy strojov (prediktívna údržba), zmeny v dopyte po energii, alebo vývoj počasia.

Ako senzorové dáta prispievajú k rozvoju umelej inteligencie?

Senzorové dáta sú základným palivom pre mnohé aplikácie umelej inteligencie, najmä strojové učenie. AI modely sa trénujú na obrovských súboroch senzorových dát, aby sa naučili rozpoznávať vzorce, klasifikovať objekty, robiť predikcie alebo prijímať rozhodnutia. Napríklad, kamery zbierajú obrazové dáta, ktoré AI modely používajú na rozpoznávanie objektov v autonómnych vozidlách. Akcelerometre a gyroskopy poskytujú dáta pre AI systémy na pochopenie pohybu a orientácie.