Miren Zabaleta

La IA Edge lleva las capacidades de aprendizaje automático directamente a los dispositivos Edge, permitiendo el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en origen sin depender de la conectividad en la nube. Esto desbloquea operaciones más rápidas, inteligentes y autónomas en toda la planta de producción. En este artículo exploramos los retos de adoptar la IA Edge en la industria de alimentación y bebidas.

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la fabricación de automóviles no es un concepto nuevo. Sin embargo, el cambio hacia el Edge, donde los algoritmos de IA operan sobre los datos generados en la fuente en lugar de ser enviados a un servidor centralizado, supone un cambio de juego. En este artículo analizamos los principales retos que plantea la adopción de la IA en los bordes y por qué trasladar la IA a los bordes aporta niveles sin precedentes de eficiencia, seguridad y sostenibilidad a los fabricantes de automóviles.

Barbara y Gridfy han unido sus fuerzas para llevar los algoritmos de Inteligencia Artificial de Flexibilidad al Edge.‍‍ Gridfy ha desarrollado e implementado el algoritmo de Inteligencia Artificial de Flexibilidad ubicado en una de las subestaciones de Cuerva, mientras que Barbara ha proporcionado la Infraestructura de Edge que despliega y orquesta la Inteligencia Artificial en el Edge.

En la fabricación industrial, la industria cementera destaca por su considerable impacto medioambiental y su elevado consumo de energía. En medio de la creciente preocupación por el medio ambiente y el impulso a la sostenibilidad, la computación de borde presenta soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, la sostenibilidad, la conservación de la energía y la trazabilidad de los productos.

En la era de la IA, la industria química se encuentra al borde de un gran cambio, impulsado por la demanda de una mayor eficiencia, sostenibilidad e innovación.‍ Edge AI emerge como un habilitador tecnológico clave, ofreciendo capacidades sin precedentes para la supervisión y el control en tiempo real, el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro, y la mejora de la sostenibilidad y la optimización de los residuos energéticos.

La virtualización de los equipos eléctricos está cambiando las reglas del juego. Al desvincular el hardware del software, las organizaciones pueden desbloquear ventajas significativas, desde recortar costes y reducir el mantenimiento hasta aumentar la seguridad. En este artículo, exploramos las principales ventajas y retos de la virtualización de subestaciones y cómo este enfoque está transformando la forma de gestionar las infraestructuras críticas.

Estamos de vuelta en ENLIT Europe 2023, para mostrar cómo los operadores de sistemas de transmisión y distribución pueden mejorar sus operaciones mediante la virtualización de subestaciones de AT, MT y BT y añadir inteligencia a sus activos con la tecnología Edge AI.

A medida que miles de millones de activos se conectan a Internet, el mundo industrial se enfrenta a nuevos retos en lo que respecta a la conectividad y la ciberseguridad para la automatización y la toma de decisiones en tiempo real. En esta charla abordamos el papel clave de una plataforma Edge como solución para superar el problema de la Gravedad de los Datos de la Nube.

Para 2025, un asombroso 75% de los datos empresariales se crearán en el Edge. Además, para 2027, el deep learning estará presente en más del 65% de los casos de uso en el Edge. A medida que el volumen de datos continúa aumentando, la computación se está desplazando hacia el Edge. Esto presenta una oportunidad única para que los equipos de IA / ML aprendan y adopten las mejores prácticas en la implementación del Machine Learning en el Edge. Obtenga más información y reproduzca nuestro seminario web sobre The Cutting Edge of MLOps.

Las empresas están cada vez más interesadas en virtualizar los equipos eléctricos porque ofrece una serie de ventajas para sus operaciones. La virtualización reduce la necesidad de infraestructura física, lo que puede traducirse en un ahorro de costes, una reducción de los requisitos de mantenimiento y una mayor seguridad. Estaremos en CIRED 2023, mostrando cómo virtualizar subestaciones desde redes de transmisión hasta redes de media y baja tensión a través de la tecnología Edge Computing.

Con el creciente número de recursos energéticos distribuidos (DER) en la red, los operadores energéticos necesitan un sistema predictivo basado en los patrones de consumo y producción para ayudarles a evitar la congestión y los eventos de sobretensión en la red. En este artículo, cubrimos un proyecto específico que estamos llevando a cabo en el marco del programa i-nergy, una iniciativa financiada por la UE cuyo objetivo es apoyar y desarrollar nuevos servicios energéticos basados en la IA.

El radar de impacto de tecnologías y tendencias emergentes de Gartner muestra a los responsables de TI dónde aprovechar las oportunidades del mercado. Su último estudio de 2023 señala a la IA en el Edge como la próxima tecnología revolucionaria. Con la creciente demanda de soluciones de IA en tiempo real y la necesidad de un procesamiento de datos descentralizado, la IA en el Edge se ha posicionado como una de las tecnologías críticas este año.