“No hace mucho tiempo, la Inteligencia Artificial parecía un sueño lejano. Hoy está en todas partes y está ganando impulso en todas las industrias. Los CIO de todo el mundo están encarando la aparición de tecnologías como Edge AI en su lista de tecnologías prioritarias”. Con esta reflexión arranca un artículo publicado en el Blog de ‘ThinkBig’ que vamos a resumir para hablar sobre Edge AI: así será la Inteligencia Artificial del futuro.
En primer lugar, el post detalla que Edge AI es “una combinación de edge computing e inteligencia artificial. Algo que sucede porque logra acercar la computación y el almacenamiento de datos directamente a la ubicación del dispositivo. Para su funcionamiento, los algoritmos de inteligencia artificial procesan los datos que se crean en el dispositivo. Esto se hace en unos pocos milisegundos, por lo que proporcionan retroalimentación en tiempo real. Asimismo, Edge AI utiliza algoritmos de machine learning para procesar datos generados por los dispositivos de hardware a nivel local”.
Principales beneficios del Edge AI
Acelerar la toma de decisiones y hacer que el procesamiento de datos sea más seguro son algunos beneficios de Edge AI. A continuación, el artículo detalla otra serie de beneficios de esta tecenología:
Latencia reducida
“La transferencia de datos de ida y vuelta desde la nube lleva tiempo. Esta tecnología reduce la latencia al procesar datos localmente (a nivel de dispositivo)”.
Análisis en tiempo real
“El análisis en tiempo real es una gran ventaja del edge computing. La AI en el Edge brinda capacidades informáticas de alto rendimiento al perímetro o lugar donde se ubican los sensores y los dispositivos IoT”.
Velocidades más altas
“Los datos se procesan localmente. Esto mejora significativamente la velocidad de procesamiento en comparación con la computación en la nube”.
Requisito y costo de ancho de banda reducidos
“El procesamiento de datos en el propio dispositivo reduce el costo del ancho de banda de Internet y el almacenamiento en la nube”.
Seguridad de datos mejorada
“Los sistemas de AI en el Edge realizan la mayoría del procesamiento de datos localmente. Así se reduce en gran medida la cantidad de datos que se envían a la nube y a otras ubicaciones externas. En consecuencia, se elimina la exposición de datos confidenciales de forma directa a los ciberdelincuentes”.
Cómo implementar la tecnología Edge en la industria
El artículo remarca que “el eventual uso y la masificación de AI en el Edge juegan un papel fundamental en la industria. De muchas maneras, podría considerarse la primera opción para impulsar varios temas: desde la previsión de la demanda hasta el control de calidad. Así también, en la última década, ha tenido varias aplicaciones exitosas en diferentes áreas:
Energía
“Las plantas de petróleo y gas suelen estar en lugares remotos. La potente característica de Edge AI permite la independencia en dispositivos y el análisis en tiempo real con procesamiento de información”.
IoT industrial
“Edge AI se puede usar para automatizar la línea de ensamblaje. Por su parte, AI se usa para inspeccionar visualmente los productos en busca de defectos”.
Vehículos autónomos
“Se puede implementar en vehículos autónomos, pues el análisis en tiempo real es crítico. Sin procesamiento de datos en tiempo real, los vehículos autónomos no serían posibles”.
Cuidado de la salud
“Generalmente, en los hospitales se realiza el monitoreo con dispositivos. Los más comunes son los monitores de glucosa, los rastreadores cardíacos y los sensores de presión arterial. La aplicación Edge AI permite que el proveedor de atención médica procese todos los datos de estos dispositivos localmente”.
En definitiva, el post enfatiza que “si no estás utilizando la computación de borde en tu empresa, deberías replantear tu estrategia. Las increíbles oportunidades que ofrece esta tecnología seguirán expandiéndose”.