Edge AI para la visión artificial: Lo que la industria necesita saber sobre la optimización de las operaciones con la visión artificial en el Edge

Comprensión de la IA Edge y la Visión Artificial

¿Qué es Edge AI?

Edge AI, también conocida como computación en el borde, se refiere al concepto de acercar las capacidades de la inteligencia artificial (IA) a la fuente de datos, en lugar de depender únicamente de un servidor centralizado en la nube. Al procesar los datos localmente en el borde de la red, cerca de los dispositivos o sensores que generan los datos, Edge AI permite la toma de decisiones en tiempo real y reduce la latencia. Este enfoque descentralizado ofrece numerosas ventajas, especialmente en escenarios donde la baja latencia y el alto ancho de banda son cruciales.

¿Qué es la visión artificial?

La Visión Artificial es un campo de la IA que se centra en permitir que las máquinas interpreten y comprendan la información visual de imágenes o vídeos. Al aprovechar algoritmos sofisticados y técnicas de aprendizaje profundo, la Visión Artificial permite a las máquinas realizar tareas que tradicionalmente requieren la percepción visual humana, como la detección, el reconocimiento, el seguimiento y el análisis de objetos. Las aplicaciones de la Visión Artificial son amplias y pueden adaptarse para satisfacer las necesidades específicas de cada industria.

‍

Ventajas de la visión artificial en el Edge en el mundo industrial

La visión artificial en el Edge combina el poder de la IA en el Edge y la visión artificial para ofrecer beneficios transformadores a diversas industrias. Exploremos algunas de las ventajas clave:

Toma de decisiones en tiempo real

Al procesar datos visuales en el Edge, Edge Computer Vision permite la toma de decisiones en tiempo real sin depender de un servidor en la nube centralizado. Esta capacidad en tiempo real es crucial en industrias donde las acciones oportunas pueden prevenir problemas costosos, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia general. Ya sea monitoreando las líneas de producción en busca de defectos o detectando anomalías en la infraestructura crítica, Edge Computer Vision permite a las empresas tomar medidas correctivas inmediatas.

Latencia reducida

La latencia, el retardo entre la captura y el análisis de datos, puede dificultar los procesos críticos de toma de decisiones. Con Edge Computer Vision, la latencia se reduce significativamente, ya que los datos se procesan localmente, minimizando la necesidad de transferir datos a la nube y viceversa. Este entorno de baja latencia permite a las industrias detectar y abordar los problemas con prontitud, mejorando la capacidad de respuesta operativa.

Privacidad y seguridad mejoradas

La privacidad y la seguridad son preocupaciones primordiales para las industrias que manejan datos confidenciales. Edge Computer Vision aborda estas preocupaciones manteniendo los datos localmente y minimizando la necesidad de transmisión de datos a la nube. Este enfoque reduce el riesgo de filtraciones de datos y garantiza que la información crítica permanezca dentro de los confines de la infraestructura de la organización. Las industrias pueden mantener el control sobre sus datos y proteger la información confidencial de manera efectiva.

Optimización del ancho de banda

La transmisión de grandes volúmenes de datos visuales a la nube para su procesamiento puede sobrecargar el ancho de banda de la red y aumentar los costes. Edge Computer Vision supera este reto realizando el procesamiento y análisis de datos en el Edge, donde sólo la información relevante se transmite a la nube. Al optimizar el uso del ancho de banda, las industrias pueden reducir los gastos operativos y mejorar la eficiencia de la red.

Casos de uso de la Computer Vision en el Edge en la industria

Las aplicaciones de la visión artificial Edge en todas las industrias son diversas y ofrecen un valor significativo en varios aspectos operativos. Exploremos algunos casos de uso notables:

1. Control de calidad y detección de defectos

Garantizar la calidad del producto y detectar defectos es un aspecto crítico en muchas industrias. La visión artificial Edge puede emplearse para automatizar los procesos de control de calidad mediante el análisis de datos visuales en tiempo real. Los algoritmos avanzados pueden identificar defectos, anomalías y desviaciones de los estándares esperados, lo que permite a las industrias tomar medidas correctivas inmediatas y mantener altos estándares de calidad.

2. Vigilancia y seguridad

Mantener un entorno seguro es crucial para industrias como el comercio minorista, el transporte y la fabricación. La visión artificial en el Edge puede mejorar las capacidades de vigilancia al analizar transmisiones de video en vivo y detectar actividades sospechosas o accesos no autorizados en tiempo real. Este enfoque proactivo de la seguridad permite una respuesta inmediata, minimizando las amenazas potenciales y mejorando la seguridad general.

3. Vehículos autónomos y drones

Las industrias automotriz y logística están experimentando una transformación con la llegada de los vehículos autónomos y los drones. La visión artificial Edge desempeña un papel vital al permitir que estas tecnologías naveguen por su entorno, detecten obstáculos y tomen decisiones informadas en tiempo real. Al combinar algoritmos de visión artificial con Edge AI, las industrias pueden desbloquear el potencial de los sistemas autónomos y revolucionar el transporte y la logística.

4. Ciudades e infraestructuras inteligentes

A medida que las ciudades se vuelven más conectadas e inteligentes, la visión artificial en el Edge juega un papel crucial en la gestión eficiente de la infraestructura urbana. Desde la monitorización y optimización del tráfico hasta la gestión de residuos y la seguridad pública, los algoritmos de visión artificial desplegados en el Edge pueden capturar y analizar datos visuales para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y optimizar la asignación de recursos.

¿Quieres mantenerte a la vanguardia en Inteligencia Artificial y Visión por Computador EDGE? Reproduce el seminario web "The Cutting- Edge of MLOps".

Descubra las últimas tendencias y mejores prácticas en la implementación de Machine Learning (#ML) en el Edge, desde la optimización y el despliegue hasta la monitorización con OWKIN, APHERIS, MODZY, PICSELLIA, SELDON, HPE, NVIDIA y BARBARA. Aprenda cómo:

🔒 Mejorar el acceso a los datos, la seguridad y la privacidad mediante el aprendizaje federado.

💪 Las herramientas, sistemas y estructuras que necesitas poner en marcha para la IA en tiempo real.

🚀 Mejorar el rendimiento de los modelos por visión por ordenador.

⚙️ Ejecutar con éxito la inferencia de modelos de aprendizaje automático

💡 Optimizar los modelos ML para dispositivos en el edge.

🔒 Securizar tus modelos de ML en el edge.

Barbara, la plataforma Edge para visión artificial

La plataforma Edge Industrial de Barbara ayuda a las organizaciones a simplificar y acelerar sus despliegues de aplicaciones Edge Computer Vision mediante la creación, orquestación y mantenimiento sencillos de aplicaciones nativas o basadas en contenedores en miles de nodos Edge distribuidos.

Los datos más importantes de la industria comienzan ‘en el Edge’ a través de miles de dispositivos IoT, plantas industriales y máquinas de equipos. Descubra cómo convertir los datos en información y acciones en tiempo real, con la plataforma más eficiente y sin intervención.

Si desea escalar sus Edge Apps a escala, solicite una demostración.

‍