Jaime Vélez

El despliegue de modelos de aprendizaje automático en múltiples ubicaciones se está convirtiendo en algo crítico para escalar la IA. Tanto si construyes infraestructuras como si atiendes a diversos clientes, esta guía cubre las estrategias clave, los retos y las mejores prácticas para desplegar con éxito modelos en múltiples ubicaciones.

Edge Computing emerge como una tecnología transformadora en la industria del petróleo y el gas, impulsando la eficiencia y la innovación en los esfuerzos de transformación digital. Al aprovechar la potencia de la computación de borde, las organizaciones pueden optimizar las operaciones, mejorar los protocolos de seguridad y extraer un mayor valor de sus recursos.

Nos complace anunciar el lanzamiento de Barbara 2.7.0, una importante actualización de nuestra plataforma Edge AI. Barbara sigue capacitando a distribuidores de energía, gestores de infraestructuras, operadores logísticos y fabricantes para integrar a la perfección los mundos IT/OT, aprovechando todo el potencial de la IA con una privacidad, autonomía y latencia en tiempo real inigualables.

A medida que la inteligencia artificial continúa avanzando, la necesidad de sistemas de IA en tiempo real, adaptativos y eficientes se vuelve cada vez más crítica. En este artículo, profundizamos en cómo el edge computing complementa y mejora la IA adaptativa, permitiendo que las aplicaciones inteligentes prosperen en entornos diversos y dinámicos. Únase a nosotros mientras exploramos la sinergia revolucionaria entre el edge computing y la IA adaptativa.

El Edge Computing desempeña un papel fundamental en la revolución del negocio marítimo, particularmente en el ámbito de la optimización energética. Al acercar los recursos informáticos a la fuente de datos, el Edge Computing permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real a bordo de buques e instalaciones marinas. Este cambio de paradigma permite una gestión y optimización de la energía más eficientes, lo que se traduce en importantes reducciones de costes y en un menor impacto medioambiental.

Esta versión 2.4.0 de la plataforma Barbara introduce importantes mejoras que agilizarán las pruebas de concepto y las implantaciones en producción. Además, hemos renovado varias vistas y tarjetas para mejorar la usabilidad de la plataforma, haciendo que las interacciones sean más fluidas y rápidas.

En el panorama actual, de ritmo rápido y competitivo, la optimización de las operaciones es crucial para el éxito. Con la llegada de tecnologías de vanguardia como Edge Computer Vision, las empresas pueden obtener una ventaja significativa al aprovechar el análisis de datos y la toma de decisiones en tiempo real. En este artículo, exploraremos lo que las industrias necesitan saber sobre la optimización de las operaciones con Edge Computer Vision y cómo esta tecnología transformadora puede impulsar su crecimiento.

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando todas las industrias, brindando nuevas oportunidades y desafíos para el crecimiento y la innovación. Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. La Unión Europea (UE) ha reconocido la urgente necesidad de prácticas de IA éticas y transparentes para proteger los derechos de las personas y garantizar un uso justo y responsable de las tecnologías de IA. Este artículo tiene como objetivo guiar a las empresas sobre lo que deben hacer para cumplir con las regulaciones de la UE sobre IA.

‍‍En el acelerado panorama empresarial actual, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) se han convertido en elementos fundamentales en muchos procesos empresariales. MLOps es un campo de rápido crecimiento que está revolucionando la forma en que se despliegan y gestionan los modelos de aprendizaje automático. Mediante el uso de MLOps en el Edge, las organizaciones pueden aprovechar las ventajas del procesamiento local, el aumento de la seguridad y la privacidad, y la reducción del uso de ancho de banda. Este artículo profundiza en las ventajas y desafíos de desplegar ML en el Edge.

Con el rápido crecimiento de la inteligencia artificial, el impacto ambiental de la IA es un tema candente. La IA verde tiene como objetivo crear sistemas de IA sostenibles, energéticamente eficientes y respetuosos con el medio ambiente. Sin embargo, lograr este objetivo requiere una combinación de diferentes tecnologías, y una de las más importantes es el Edge Computing. En este artículo, exploraremos la IA verde, su importancia y el papel fundamental del Edge Computing en su éxito.

A medida que las organizaciones adoptan Edge Computing y Edge AI para impulsar la toma de decisiones en tiempo real en entornos industriales, las herramientas tradicionales como Kubernetes se quedan cortas. Este artículo explora la evolución de los sistemas monolíticos a los microservicios en contenedores, los límites de Kubernetes en el borde, y cómo la plataforma de Barbara permite una orquestación segura y escalable en escenarios distribuidos, sin conexión o con recursos limitados.

La IA está transformando la forma en que operan las empresas, pero también introduce nuevas preocupaciones de seguridad. Las empresas deben proteger sus datos de los ciberataques, cumplir con las regulaciones de protección de datos y garantizar que sus modelos de IA sean éticos y transparentes. El despliegue de la IA en el Edge puede proporcionar una infraestructura segura para un despliegue de la IA privado, conforme y seguro.