Revolución de la IA en el Edge: Explotación de la creciente oportunidad de mercado para el aprendizaje automático

Edge AI en auge

Edge AI es una tecnología de vanguardia que combina edge computing e inteligencia artificial (IA) para llevar capacidades informáticas avanzadas al extremo de la red. Se trata de un nuevo concepto revolucionario que combina IA y Edge computing.

A diferencia de la computación tradicional basada en la nube, donde los datos se transmiten a un servidor central para su procesamiento, los algoritmos de Edge AI se procesan localmente, ya sea directamente en el dispositivo o en un servidor cercano al dispositivo. Con sus beneficios de velocidad, eficiencia y seguridad, la IA en el Edge está destinada a revolucionar la forma en que las empresas operan y toman decisiones.

Un número creciente de empresas está reconociendo las ventajas de implementar el aprendizaje automático (ML) en el Edge. Este cambio está impulsado por varios factores, como la necesidad de minimizar la latencia para los equipos autónomos, reducir los gastos asociados a la ingesta y el almacenamiento de datos en la nube, o debido a la falta de conectividad en lugares remotos donde los sistemas de alta seguridad no pueden conectarse a la internet abierta.

Desde la previsión inteligente en energía y el mantenimiento predictivo en la fabricación hasta los instrumentos impulsados por la IA en la atención sanitaria, las posibilidades de la IA en el Edge parecen infinitas. Con sus ventajas de velocidad, eficiencia y seguridad, la IA en el Edge está llamada a revolucionar la forma en que las empresas operan y toman decisiones.

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Dominando el Edge: mejores prácticas para un MLOps eficaz en el Edge

La convergencia del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el edge plantea a los científicos e ingenieros de datos retos únicos que exigen un conjunto de habilidades especializadas que van más allá de la ingeniería de aprendizaje automático tradicional, lo que incluye consideraciones como la optimización del rendimiento del modelo para dispositivos edge, la garantía de una conectividad y una gestión de datos sólidas, la resolución de problemas de seguridad y privacidad, y el aprovechamiento de marcos y herramientas de despliegue adecuados, entre otras.

SESIÓN 1: IA Confidencial: Cumplimiento y privacidad de datos a través del aprendizaje federado Owkin, Apheris.

En esta sesión, analizaremos el impacto de la regulación en el desarrollo de la IA y el panorama futuro de la privacidad de los datos. Descubra cómo las organizaciones líderes aprovechan el aprendizaje federado para abordar cuestiones críticas de cumplimiento y privacidad de datos en industrias como la atención médica y la fabricación. Repetición

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Sesión 2: IA Real: Manejo de IA de latencia cero en producción a escala. Modzy, Barbara.

La toma de decisiones en tiempo real es crucial en sectores como los vehículos autónomos, la automatización industrial y las redes inteligentes. Conozca los requisitos de infraestructura para lograr una IA de latencia cero y explore las herramientas de despliegue y las plataformas optimizadas para la IA en el edge. Descubra cómo MODZY y BARBARA lideran los avances en este campo. Reproducir

Sesión3: IA Eficiente: Optimización para implementaciones con uso intensivo de datos. Seldon, Picsellia, HPE.

La ampliación de aplicaciones con gran cantidad de datos presenta retos únicos. Profundice en el mundo de las técnicas de compresión de modelos y los aceleradores de hardware como las GPU y los chips de IA especializados. Explore los enfoques de vanguardia que SELDON, PICSELLIA y HPE utilizan para optimizar las operaciones de aprendizaje automático para despliegues con gran cantidad de datos. Repetir‍

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Sesión 4: IA Autónoma: ML fiable y seguro para garantizar la continuidad del negocio. NVIDIA, Barbara.

El despliegue de sistemas de ML robustos y seguros para operaciones empresariales ininterrumpidas es clave en industrias como la energía, el petróleo y el gas, los servicios de agua e infraestructuras críticas, donde la independencia de la conectividad, los proveedores y las condiciones cambiantes es primordial para la continuidad del negocio. En esta sesión, compartiremos las mejores prácticas para proteger las implementaciones de ML en el Edge. Replay‍

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