El auge de la IA en el Edge. Un cambio de juego para las industrias

La explosión definitiva de la Inteligencia Artificial en la Industria 

Los desafíos de la cadena de suministro, la escasez de mano de obra y la incertidumbre económica han provocado que las empresas reevalúen sus presupuestos para nuevas tecnologías. Para muchas organizaciones, la Inteligencia Artificial (IA) es la respuesta a gran parte de sus problemas, aportando mayor eficiencia, diferenciación, automatización y reducción de costes. Hasta ahora, la IA se ha limitado casi exclusivamente a la nube. Pero el continuo aumento de datos de todo tipo de sensores y máquinas en el Edge y la creciente necesidad de inferencias en tiempo real ha llevado a la necesidad de trasladar esa inteligencia a la propia fuente de los datos.

Para grandes infraestructuras, instalaciones industriales y grandes empresas distribuidas en el mundo del retail, la IA aporta eficiencia avanzada, automatización e incluso reducción de costes, razón por la cual la adopción de Edge AI se aceleró en 2022. Si bien para este próximo 2023, la industria espera un entorno más desafiante, lo que impulsará la próxima generación de aplicaciones de IA en el Edge.

El avance de la Inteligencia Artificial al Edge

Según Markets andMarkets Research, el mercado mundial de software AI Edge crecerá de 590 millones de dólares en 2020 a 1.830 millones en 2026. Hasta hace poco, la IA se limitaba a pruebas de concepto o experimentación. Sin embargo, según el informe 2022 Global AI Adoption Index de IBM, el 35% de las empresas ya están utilizando la IA en su negocio, mientras que un 42% adicional la está explorando.

Cada día surgen nuevos casos de uso de Edge AI que ayudan a mejorar la eficiencia y reducir los costes en todos los sectores, lo que convierte a esta tecnología en un imán para las inversiones en TI. Por ejemplo, las plantas de tratamiento de agua suelen gastar cientos de miles de dólares al año en multas debido al tratamiento químico excesivo en las plantas. Ahora, con los modelos de IA en el Edge, empresas como Acciona pueden predecir los niveles de químicos en su suministro de agua basándose en variables en tiempo real, ahorrando hasta 250.000 euros al año por cada estación de agua.

Optimización de modelos y hardware como detonante para el Deep Learning

El Deep Learning es una técnica de inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y realizar tareas complejas, como la detección de patrones o la clasificación de objetos.

Hasta ahora, habilitar el deep learning en dispositivos IoT de bajo consumo ha sido el mayor desafío para la industria debido a las limitaciones de almacenamiento y potencia computacional en dichos dispositivos.

Ahora, los modelos Edge AI son lo suficientemente "ligeros", lo que permite nuevos casos de uso innovadores, que se producen de forma natural en casi todas las industrias. Los modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos para ser entrenados y refinados. De este modo, se pueden mejorar los resultados y aumentar la precisión de la IA en tiempo real.

Autonomía operativa, la última milla de Edge AI

El uso de máquinas inteligentes y robots autónomos se ha considerado a menudo como un caso de uso lejano de Edge AI. Sin embargo, su despliegue es cada vez más común: desde instalaciones de distribución automatizadas, detección de derrames, fugas o desabastecimientos, hasta brazos robóticos que trabajan junto a humanos en las líneas de producción.

Barbara, la plataforma Edge AI para industrias críticas

La IA en los bordes se está convirtiendo en una herramienta fundamental para las organizaciones que desean sacar el máximo partido de la IA, el Internet de las Cosas (IoT) y otras tecnologías orientadas a los bordes. Con la explosión de dispositivos conectados y la necesidad de procesar datos en tiempo real, ya no resulta práctico enviar todos los datos a un centro de datos centralizado. Una plataforma Edge es necesaria para orquestar esta infraestructura, ya que proporciona la capacidad de gestionar y controlar los dispositivos edge, las aplicaciones y los datos, al tiempo que ofrece seguridad, escalabilidad y flexibilidad.

Barbara se centra en desplegar y ejecutar modelos de IA en tiempo real en dispositivos Edge para procesos críticos. Ayuda a las organizaciones a acelerar sus despliegues de Edge Apps, construyendo, orquestando y manteniendo aplicaciones nativas o basadas en contenedores a través de miles de nodos Edge distribuidos.

1. Procesamiento de datos en tiempo real: Barbara permite el procesamiento de datos en tiempo real en el Edge, lo que puede conducir a una mejora de la eficiencia operativa y al ahorro de costes. Al procesar los datos en el Edge, las organizaciones pueden reducir la cantidad de datos que deben transmitirse a la nube, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos y una menor latencia.
2. Mayor escalabilidad: Barbara ofrece la posibilidad de escalar vertical u horizontalmente en función de las necesidades de la organización, lo que puede ser beneficioso para los procesos industriales que tienen diferentes niveles de demanda.
3. Seguridad mejorada: Barbara ofrece sólidas funciones de seguridad para garantizar que los datos estén protegidos en todo momento. Esto es especialmente importante para los procesos industriales que manejan información sensible.
4. Flexibilidad: Barbara es una plataforma flexible que se puede personalizar para satisfacer las necesidades específicas de una organización. Esto permite a las organizaciones adaptar la plataforma a su caso de uso específico, lo que puede conducir a una mayor eficiencia y ahorro de costes.
5. Gestión remota: Barbara permite la gestión y el control remotos de los dispositivos edge, las aplicaciones y los datos, lo que permite a las organizaciones gestionar su infraestructura desde una ubicación centralizada.
6. Integración: Barbara puede integrarse con sistemas y plataformas existentes, lo que permite a las organizaciones aprovechar sus inversiones actuales y mejorar la eficiencia.

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