Artículo de Jaime Vélez, Marketing Specialist Barbara.

La Inteligencia Artificial desplegada en el Edge permite a las organizaciones industriales tomar decisiones y actuar en tiempo real, reducir la latencia, mejorar la fiabilidad, aumentar la seguridad, reducir costes y permitir la supervisión y el control remotos. En este artículo, exploramos cómo el Edge se está convirtiendo en una tecnología de referencia para las empresas industriales que buscan digitalizar sus operaciones.

¿Qué es el Edge?

El término «Edge» se refiere a la tecnología y la infraestructura que se encuentra en el borde de una red de computadoras o internet. El Edge Computing (computación en el borde) es una forma de procesamiento de datos que se realiza más cerca del origen de los datos en lugar de enviar todos los datos a la nube o a un centro de datos centralizado para su procesamiento.

La idea es llevar el procesamiento de datos a los dispositivos y sistemas que los generan o los utilizan, en lugar de trasladar los datos a grandes centros de datos ubicados en ubicaciones geográficas remotas. Esto tiene varias ventajas, como reducir el ancho de banda necesario para enviar datos a través de una red, mejorar la velocidad de procesamiento y reducir la latencia (el tiempo que tardan los datos en viajar entre dispositivos).

El Edge Computing se está convirtiendo en una tecnología importante para impulsar el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (Machine Learning). Ejemplos comunes de aplicaciones de Edge Computing incluyen la monitorización de sensores, la gestión de flotas, la automatización industrial y la vigilancia de seguridad.

Algunas de las ventajas que hacen del Edge Computing una tecnología perfecta para la Transformación Industrial son:

1. Procesamiento de datos en tiempo real: Al procesar los datos en el perímetro, los sistemas industriales pueden tomar decisiones y actuar en tiempo real, lo que se traduce en una mayor eficiencia y productividad.
2. Latencia reducida: El Edge Computing reduce el tiempo que tardan los datos en viajar a una ubicación central para su procesamiento y luego de vuelta a la fuente, mejorando la capacidad de respuesta de los sistemas industriales.
3. Mayor fiabilidad: Al procesar los datos localmente, el Edge Computing puede reducir la dependencia de una ubicación central, lo que hace que los sistemas sean más resistentes a las interrupciones de la red.
4. Mayor seguridad: El procesamiento de datos en el Edge puede ayudar a reducir el riesgo de violación de datos al minimizar la cantidad de datos sensibles que necesitan ser transmitidos a través de una red.
5. Ahorro de costes: Al reducir la cantidad de datos que es necesario transmitir a través de una red y al reducir la necesidad de costosos recursos de procesamiento central, el Edge Computing puede ayudar a reducir los costes de las organizaciones industriales.
6. Supervisión y control remotos: El Edge Computing permite la recopilación, el análisis y el control de datos en ubicaciones remotas, lo que permite la supervisión y el control remotos de las operaciones industriales.

En resumen, el Edge Computing permite a las organizaciones industriales tomar decisiones y actuar en tiempo real, de forma fiable, remota y segura, reduciendo costes.

La explosión de la Inteligencia Artificial y su salto al Edge

La Inteligencia Artificial (IA) está experimentando un crecimiento exponencial tanto en su uso cómo en la precisión de sus modelos. IA en el Edge se refiere a la capacidad de realizar tareas de procesamiento de datos y aprendizaje automático en dispositivos locales, como sensores, teléfonos móviles y otros dispositivos conectados a Internet, en lugar de depender de la nube para realizar estas tareas. Esto tiene varias ventajas, incluyendo la reducción de la latencia y de sus costes, la privacidad de los datos y la capacidad de operar en entornos desconectados.

La IA en el Edge se utiliza en muchas aplicaciones, como la automatización industrial, la gestión y distribución de energía, la conducción autónoma, la seguridad inteligente,la atención médica, etc. Los dispositivos que utilizan IA en el Edge pueden procesar y analizar datos en tiempo real y tomar decisiones en consecuencia, lo que es especialmente útil en aplicaciones en las que cada segundo cuenta.

Una de las principales tecnologías que permiten la IA en el Edge es el uso de chips especializados, como los procesadores gráficos (GPU) y los procesadores de redes neuronales (NNP), que permiten un procesamiento más rápido y eficiente de los datos en dispositivos locales. Además, los avances en la tecnología de redes inalámbricas y la miniaturización de los componentes electrónicos han permitido la creación de dispositivos más pequeños y eficientes que pueden funcionar de manera autónoma.

Todas estas circunstancias han derivado en que la la IA en el Edge se ha convertido en una tendencia creciente en el campo de la inteligencia artificial y está transformando la forma en que los dispositivos interactúan y procesan datos en tiempo real. Esto puede tener importantes implicaciones para la industria, la medicina, el transporte y muchos otros campos, multiplicandose ya los casos de uso existentes.

Principales casos de uso IA Edge en la industria:

Sector Energético:

1. Infraestructura avanzada de medición (AMI): La IA en el Edge puede utilizarse para procesar y analizar datos de contadores inteligentes en tiempo real, lo que permite a las empresas de servicios públicos gestionar mejor el flujo de electricidad y mejorar la precisión de la facturación.
2. Sistemas de gestión de recursos energéticos distribuidos (DERMS): La inteligencia en el Edge puede utilizarse también para supervisar y controlar recursos energéticos distribuidos como paneles solares y turbinas eólicas, lo que permite a las empresas de servicios públicos integrar más eficazmente las energías renovables en la red.
3. Respuesta a la demanda: Existen ya modelos de IA en el Edge que se utilizan para analizar datos de dispositivos y electrodomésticos inteligentes y predecir y responder a los cambios en la demanda de electricidad, ayudando a las empresas de servicios públicos a gestionar mejor la red y reducir los picos de generación de energía.
4. Calidad de la energía: La inteligencia en el borde puede utilizarse también para supervisar la calidad de la energía y detectar y responder a los problemas de calidad de la energía, como las caídas de tensión, las subidas y los armónicos.
5. Mantenimiento predictivo: La IA en el Edge ya permite predecir fallos en los equipos y programar el mantenimiento antes de que se produzcan, lo que ayuda a las empresas de servicios públicos a reducir el tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia de sus operaciones.
6. Optimización de la red: La Inteligencia Artificial también puede utilizarse en el Edge para optimizar el rendimiento de la red eléctrica, analizando datos de múltiples fuentes, como previsiones meteorológicas, consumo de energía y disponibilidad de energías renovables, y así optimizar la generación y distribución de la energía.
7. Ciberseguridad: Otro caso de uso de IA en el Edge para el sector energético es el utilizado para la aplicación de medidas de ciberseguridad como la detección de intrusiones, la inteligencia sobre amenazas y el análisis para la protección de la red eléctrica de ciberataques.

Sector del Agua: 

1. Supervisión y control en tiempo real de los sistemas de distribución de agua: La IA en el Edge puede utilizarse para recopilar y analizar datos de sensores en sistemas de distribución de agua, como caudalímetros y sensores de presión, con el fin de detectar y responder a los problemas casi en tiempo real. Esto puede ayudar a prevenir fugas y otros problemas, y mejorar la eficiencia del sistema en general.
2. Optimización de los procesos de tratamiento del agua: La Inteligencia en el Edge también puede utilizarse para analizar los datos de los sensores de las plantas de tratamiento de aguas, como los sensores de pH y turbidez, con el fin de optimizar el proceso de tratamiento y reducir la cantidad de productos químicos y energía necesarios.
3. Mantenimiento predictivo: Por último el uso de Inteligencia Artificial en la periferia también puede utilizarse para el mantenimiento predictivo en sistemas de gestión del agua, analizando los datos de los sensores de bombas, válvulas y otros equipos. Esto puede ayudar a identificar problemas antes de que ocurran y programar el mantenimiento, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la eficiencia del sistema.

Sector de la fabricación:

1. Servitización de productos industriales: Mediante la recopilación y el tratamiento de datos históricos, así como de datos en tiempo real, los fabricantes pueden ahora con la incorporación de IA en el Edge convertir su modelo de negocio de venta de productos en un modelo de venta de servicios y acceder a ingresos recurrentes.
2. Mantenimiento predictivo: La inteligencia en Edge permite analizar los datos de los sensores de los equipos en tiempo real para detectar posibles fallos antes de que se produzcan, lo que permite un mantenimiento proactivo.
3. Control de calidad: La IA en el Edge puede utilizarse también para analizar datos de sensores del proceso de producción, detectar así defectos en tiempo real y evitar que entren en la cadena de suministro.
4. Optimización de procesos: El Edge Computing y la Inteligencia Artificial pueden combinarse también para analizar los datos de los sensores del proceso de producción con el fin de optimizar y mejorar su eficiencia y productividad.
5. Robótica y automatización: La IA en el Edge permite también procesar datos de sensores de robots y otros equipos automatizados con el fin de mejorar su rendimiento y funcionalidad.
6. Seguridad y protección: El despliegue de IA en el borde puede utilizarse además  para supervisar y analizar los datos de los sensores con el fin de detectar y responder a posibles peligros para la seguridad y amenazas a la seguridad.

Otras Industrias: 

1. Ferrovial: El Edge Computing y la IA pueden utilizarse para procesar datos de sensores de trenes en tiempo real, lo que permite un seguimiento preciso de su ubicación, velocidad y estado.
2. Ciudades inteligentes: El despliegue de IA en el Edge permite controlar en tiempo real el tráfico, la calidad del aire y la seguridad pública.
3. Sanidad: La Inteligencia Artificial en el borde puede utilizarse para la monitorización remota de pacientes, la obtención de imágenes médicas y la telemedicina.
4. Agricultura: Edge Computing e IA pueden combinarse para la agricultura de precisión, la supervisión de cultivos y el control de sistemas de riego.
5. Comercio minorista: El Edge Computing y la IA pueden utilizarse para la gestión de inventarios en tiempo real, el seguimiento de clientes y la personalización de experiencias de compra.

La importancia del Edge Computing para la sostenibilidad industrial

La inteligencia en el Edge está revolucionando la forma en que se llevan a cabo las operaciones industriales. La IA Edge puede ayudar a las empresas industriales a cumplir sus planes de eficiencia acercando la potencia de cálculo y el almacenamiento de datos a la fuente. 

Al procesar los datos en el perímetro, las empresas pueden reducir la cantidad de datos que deben transmitir a la nube, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos, menor latencia y mayor fiabilidad, lo que permite la toma de decisiones en tiempo real. 

Los datos más importantes de la industria comienzan «en el borde» a través de miles de dispositivos IoT, plantas industriales y máquinas de fabricación. Si estás interesado en aprender más sobre IA Edge y cómo permite convertir los datos en información y acciones en tiempo real visita: Barbara.