IA en el Edge: por qué todos dicen que es la siguiente revolución tecnológica

Artículo de David Purón, CEO de Barbara.

Los avances en Inteligencia Artificial siguen actuando como motor de la transición digital de la industria. Con el poder del Machine Learning y la analítica empujando a las operaciones de IT, es sólo cuestión de tiempo

 que la inteligencia artificial se integre a lo largo de todos los procesos industriales.

Durante los últimos años la capacidad computacional y el crecimiento exponencial de las tecnologías hardware se han alineado para crear una nueva ola de demanda en el sector tecnológico: la Inteligencia Artificial en nodos Edge.

¿Qué entendemos por nodos Edge?

Son aquellos dispositivos que se encuentran muy cerca del origen de los datos y que son capaces de ejecutar algoritmos avanzados de computación en el propio dispositivo.

Hasta ahora el modelo Cloud, de computación en la nube, se ha encargado tradicionalmente de la mayor parte del trabajo pesado para modelos avanzados. Ahora la computación edge permite hacer los cálculos en el mismo punto de origen para transmitir tan solo los datos obtenidos del cálculo, optimizando así el proceso tanto en coste como velocidad y seguridad.

Una nueva generación de unidades de procesamiento

Con la llegada del IoT y la generación continuada de datos, los modelos de aprendizaje automático se han beneficiado de poder entrenarse con millones de datos nuevos y reconfigurar así constantemente las ponderaciones de su modelo. Pero para ello necesitan ejecutar esta tarea muchas, muchas veces.

La irrupción de las GPUs, cuyo diseño ya permite en paralelo procesar grandes bloques de datos, así como el surgimiento durante la última década de un tipo diferente de chip, diseñado específicamente para tareas de Inteligencia Artificial, han hecho posible que se pueda empezar a entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático en los propios dispositivos.

IA en tus dispositivos

Con el IA en el Edge, no es necesario enviar los datos a través de la red para que otra máquina realice el procesamiento. En su lugar, los datos pueden permanecer en el mismo sitio, y es el propio dispositivo el que realiza los cálculos.

Se abre así un nuevo paradigma, donde nos damos cuenta cómo el IoT hace que la introducción manual de datos quede en gran medida obsoleta, dejando que la inteligencia artificial (IA) se encargue de forma autónoma de la toma de decisiones, lo que supone un enorme avance y un increíble ahorro de costes.

IoT+ Edge+AI: la revolución de las nuevas tecnologías en la Industria

En un entorno en el que el acceso a los datos en tiempo real otorga una ventaja competitiva incuestionable, el IoT, la Computación en el Edge y la inteligencia artificial, se están convirtiendo muy rápidamente en componentes esenciales de la estrategia operativa.

Todas estas tecnologías combinadas permiten la automatización en tiempo real de operaciones a gran escala, con una mayor seguridad y resiliencia en empresas con activos críticos dispersos.

La eliminación de la parte del servicio en la nube y su traslado a los dispositivos Edge, conlleva tres beneficios principales:

  1. Ahorro de costes.
  2. Reducción del tiempo de latencia y Autonomía de la red
  3. Mayor privacidad y mejor seguridad

Ahorro de costes y mayor eficiencia operativa

La IA en el Edge alivia las cargas de trabajo de los ordenadores de la nube. La Inteligencia en el Edge permite acercar el (pre)procesamiento de datos y la toma de decisiones más cerca de la fuente de datos, lo que reduce los retrasos en la comunicación. Este (pre)procesamiento permite acumular y condensar los datos antes de enviarlos a los servicios centrales IoT en la nube o almacenarlos.

Toda esta eliminación de sobrecargas, mejora notablemente la velocidad en la toma de decisiones, que trae consigo una mayor eficiencia operativa y de costes en procesos industriales con activos críticos, por ejemplo.

Los dispositivos y sensores en muchas ocasiones producen más datos de los que compensa económicamente transmitir a la nube. Problema que resuelve el AI en el Edge, aplicando algoritmos analíticos, que procesan los datos entrantes de los sensores y envían sólo las decisiones o las alarmas en lugar de los datos en bruto.

Latencia y autonomía de red

Cuando la computación en la nube realiza todos los cálculos para un servicio, alguna de sus ubicaciones centrales se sobrecargan. Es entonces cuando las redes ven mucho tráfico para llevar los datos a la fuente y las máquinas comienzan a realizar sus tareas. Gracias a los dispositivos Edge conseguimos eliminar estas transferencias de ida y vuelta

Mejora de la privacidad

Los datos son más vulnerables a ser robados cuando viajan. Incluso si no son robados, terceras partes pueden saber que algo fue transmitido entre una parte y otra, incluso averiguar qué tipo de información se envía a través de la red.

Hacer despliegues de Machine Learning sobre la ubicación significa que los datos, y las predicciones hechas sobre esos datos, tienen un menor riesgo de ser vistos mientras viajan. En el Edge tus datos no se ven comprometidos, y tu relación con el proveedor de servicios de Inteligencia Artificial puede permanecer protegida.

“Con la IA en el Edge, tenemos más control sobre quién sabe qué de nosotros, evitando que terceros tengan acceso a información confidencial o sensible.”  Dice  David Purón, CEO de Barbara.

Retos de la IA en el Edge

La heterogeneidad de dispositivos, tecnologías y una menor potencia de procesamiento son los 3 grandes retos de la Inteligencia Artificial en el Edge.

Es verdad que la potencia de la nube a día de hoy no es comparable con el Edge, por eso seguirá encargándose de crear y servir los modelos más intensos en capacidad computacional. Mientras que los modelos más ligeros se delegan en el Edge, ocupado también de manejar pequeñas tareas de aprendizaje por transferencia, de una forma distribuida.  A pesar de todo, cada día la tecnología Edge permite más poder de computación, por lo que podrá hacerse cargo de aplicaciones cada vez más complejas.

¿Quieres saber más de cómo evolucionará el Edge en el futuro y conocer las empresas que están  desplegando inteligencia artificial en el Edge  y cómo lo están acometiendo?

El 25 de Octubre, se celebra en Madrid, el evento más importante sobre Computación de modelos de IA y ML en el Edge en el que se presentarán proyectos pioneros en la implantación de inteligencia avanzada en distintos sectores industriales:

Industry at the Edge

Más de 15 empresas y 20 profesionales compartirán su visión y experiencia sobre cómo llevar a cabo la transformación digital con tecnologías disruptivas como la IA y ML en el Edge.

En este enlace encontrarás la agenda y sus protagonistas. Pincha aquí:  https://bit.ly/3C4t3ua

 

 

 

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