En la carrera por la automatización, las industrias buscan formas de mejorar los procesos, la eficiencia y la seguridad. Por lo tanto, los programas informáticos deben reconocer los patrones y ejecutar tareas de forma repetida y segura. Los avances recientes en la eficiencia de la IA, la adopción de dispositivos IoT y la informática de punta han abierto nuevas oportunidades para la IA de punta. Hoy en día, casi todas las empresas tienen funciones laborales que pueden beneficiarse de la adopción de IA de vanguardia.
¿Entender qué es la IA perimetral?
Hoy en día, los dispositivos inteligentes están en todas partes, desde nuestras muñecas y hogares hasta nuestros automóviles. Pueden realizar computación autónoma e intercambiar datos entre sí, o un concepto comúnmente conocido como Internet de las cosas, IoT. La organización de investigación IDC pronosticó que habrá 41,6 mil millones de dispositivos IoT conectados que generarán 79,4 zettabytes de datos en 2025. Todos esos intercambios de datos suponen una gran carga para los centros de datos. Por lo tanto, las computadoras perimetrales se utilizan para acercar parte de la potencia de procesamiento a su punto de origen (dispositivos).
Por extensión, la IA de vanguardia es una combinación de computación de vanguardia e inteligencia artificial. La computadora recopila, procesa y comprende datos basándose en el cálculo de IA en los bordes de la red en lugar de en la instalación centralizada de computación en la nube. Esto permite una toma de decisiones segura, en tiempo real, en el borde e independiente de una conexión.
¿Cómo beneficia la IA perimetral a la industria 4.0?
En general, la IA de vanguardia está creciendo junto con la creciente ubicuidad de la inteligencia artificial. Y a pesar de sus complejidades tecnológicas, el objetivo final de la IA de borde es acercarse a los propios dispositivos, reduciendo así la cantidad de datos que deben moverse. Esto trae varias ventajas para las empresas:
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Latencia reducida para análisis en tiempo real:
La adopción generalizada de IoT ha impulsado la explosión del big data. Con la repentina capacidad de recopilar datos en todos los aspectos de una empresa, la transferencia de datos desde y hacia la nube lleva tiempo. Edge AI reduce la latencia al procesar datos localmente en el nivel del dispositivo.
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Alta disponibilidad:
La descentralización y las capacidades fuera de línea hacen que la IA de vanguardia sea más sólida, ya que no siempre se requiere acceso a Internet para cada procesamiento de datos.
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Requisito y coste de ancho de banda reducidos:
Procesar los datos localmente en el dispositivo reduce el costo del ancho de banda de Internet, la energía, el costo de la red y el almacenamiento en la nube.
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Seguridad de datos mejorada:
Los sistemas Edge AI procesan la mayoría de los datos localmente y cargan solo los análisis y la información valiosa en la nube. Esto reduce en gran medida la carga de datos enviada a la nube y otras ubicaciones externas y es más seguro. Y la mejora de la seguridad conlleva la privacidad, que se ha vuelto cada vez más importante en todos los ámbitos, especialmente para los dispositivos IoT.
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Inteligencia y mejora:
Dependiendo de su modelo, las aplicaciones de IA son más poderosas y flexibles que las aplicaciones convencionales que responden solo a las entradas anticipadas del programador. Los modelos de IA se vuelven cada vez más precisos a medida que obtienen más datos. Cuando una aplicación de IA periférica se enfrenta a datos que no puede procesar con precisión o confianza, normalmente los carga para que la IA pueda volver a entrenarse y aprender de ellos. Cuanto más tiempo esté en producción un modelo en el borde, más preciso será.
¿Qué hace que la tecnología Edge AI funcione?
Para que las máquinas realicen con éxito la detección de objetos, el procesamiento de datos, la comprensión, la conversación con los humanos, etc., deben emular funcionalmente la cognición humana. Es decir, implementar inteligencia artificial. Muchos modelos de IA funcionan con aprendizaje automático, lo que les brinda la capacidad de aprender y optimizar procesos sin tener que estar programados específicamente para hacerlo. Otros modelos emplean redes neuronales, entrenadas para responder preguntas específicas al recibir muchos ejemplos de esa pregunta, junto con las respuestas correctas. Este proceso de formación se conoce como aprendizaje profundo.
Los dispositivos Edge AI utilizan algoritmos integrados para monitorear el comportamiento del dispositivo, recopilar y procesar los datos del dispositivo en el borde de una red determinada. Es decir, cerca de donde se generan los datos y la información necesarios para ejecutar el sistema, como una máquina equipada con un dispositivo informático de punta o un dispositivo IoT. Esto permite que el dispositivo tome decisiones, corrija problemas automáticamente y haga predicciones de rendimiento futuro.
Edge AI puede ejecutarse en una amplia gama de hardware. Sin embargo, los dispositivos de destino actualmente disponibles en el mercado para la IA perimetral a menudo no son lo suficientemente potentes ni duraderos para satisfacer plenamente los requisitos de memoria, rendimiento, tamaño y consumo de energía del perímetro.
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