La inteligencia artificial en el Edge y su papel como habilitador de aplicaciones industriales AIoT

El advenimiento del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ha permitido a una amplia gama de empresas recopilar cantidades masivas de datos de fuentes previamente inexploradas y explorar nuevas vías para mejorar la productividad.

Al obtener datos sobre el rendimiento y el entorno de los equipos y la maquinaria de campo, las organizaciones ahora tienen aún más información a su disposición para tomar decisiones comerciales informadas. Esta enorme cantidad de datos significa que la mayor parte de esta información permanece sin analizar. Como resultado, las empresas y los expertos de la industria están recurriendo a soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para aplicaciones IIoT con el fin de obtener una visión holística y tomar decisiones más inteligentes con mayor rapidez.

La unión de la IA con el IoT, también llamada Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT), ofrece capacidades que van más allá de la adopción individual de cualquiera de las dos tecnologías.

AIoT ofrece una forma para que las redes de dispositivos conectados recopilen grandes cantidades de datos del mundo físico y, con inteligencia programable, aprendan a razonar y procesar estos datos en información y conocimiento, y luego actuar sobre ellos como lo hacen los humanos.

El Edge presenta nuevos retos en la forma en que la industria produce la computación. Si bien los centros de datos tradicionales y la computación en la nube se han utilizado históricamente para procesar los datos generados fuera de los centros de datos, la necesidad de valor en tiempo real en el punto de generación requiere la presencia de recursos informáticos en el Edge, lo que ha llevado a la aparición del Edge Computing. El Edge es el punto de intersección de los mundos físico y digital. Es el punto en el que los datos se generan, se recopilan y se procesan para crear nuevo valor.

Más del 50% de los datos de la IIoT permanecen sin analizar

El asombroso número de dispositivos industriales que se conectan a Internet sigue creciendo año tras año y se espera que alcance los 41.600 millones de endpoints en 2025. Imagínese la enorme cantidad de datos generados por todos estos dispositivos.

De hecho, analizar manualmente la información generada por todos los sensores de una cadena de montaje de fabricación podría llevar toda una vida. No es de extrañar que menos de la mitad de los datos estructurados de una organización se utilicen activamente en la toma de decisiones.

Esta incapacidad de los humanos para analizar todos los datos que producimos es precisamente la razón por la que las empresas están buscando formas de incorporar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en sus aplicaciones IIoT.

En cada una de las aplicaciones industriales, IAoT ofrece la posibilidad de reducir los costes laborales, reducir el error humano y optimizar el mantenimiento preventivo.

¿Qué entendemos exactamente por IA y cómo encaja en el IIoT?

La "Inteligencia Artificial de las Cosas" (AIoT) se refiere a la adopción de tecnologías de IA en aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT) con el fin de mejorar la eficiencia operativa, las interacciones hombre-máquina y el análisis y la gestión de datos.

La IA es un campo de la ciencia que estudia cómo construir programas y máquinas inteligentes para resolver problemas tradicionalmente realizados por la inteligencia humana. También incluye el aprendizaje automático (ML), que es un subconjunto específico de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia sin ser programados para ello, como a través de varios algoritmos y redes neuronales. Otro término relacionado es el "aprendizaje profundo", que es un subconjunto del aprendizaje automático en el que las redes neuronales multicapa aprenden de grandes cantidades de datos.

Dado que la IA es una disciplina tan amplia, la siguiente discusión se centra en cómo la IA, junto con el ML, se utilizan para la clasificación y el reconocimiento en aplicaciones industriales.

Desde la lectura de datos en la monitorización remota hasta el mantenimiento preventivo, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning están liberando una mayor productividad y eficiencia en las aplicaciones industriales.

Inteligencia Artificial en el Edge

Como se mencionó antes, la proliferación de sistemas IIoT genera muchos datos. Enviar todos estos datos sin procesar a una nube pública o a un servidor privado, ya sea para su almacenamiento o procesamiento, requeriría un ancho de banda, una disponibilidad y un consumo de energía considerables.

En muchas aplicaciones industriales, especialmente en sistemas altamente distribuidos ubicados en áreas remotas, no es factible enviar constantemente grandes cantidades de datos a un servidor central. Incluso si un sistema tuviera suficiente ancho de banda e infraestructura, sería increíblemente caro de desplegar y mantener y seguiría teniendo una latencia muy alta al transmitir y analizar esos datos. Las aplicaciones industriales de misión crítica deben ser capaces de analizar los datos brutos lo más rápido posible.

Para reducir la latencia, disminuir los costes de comunicación y almacenamiento de datos, y aumentar la disponibilidad de la red, las aplicaciones IIoT están trasladando las capacidades de IA y aprendizaje automático al borde de la red (Edge) para permitir capacidades de preprocesamiento más potentes directamente en el punto donde se generan los datos.

El progreso en la potencia de procesamiento Edge ha permitido que las aplicaciones IIoT aprovechen las capacidades de toma de decisiones de la IA en ubicaciones remotas. De hecho, al conectar los dispositivos finales a ordenadores Edge equipados con potentes procesadores locales, las empresas ya no necesitan enviar datos a la nube. AIoT esencialmente permite la inferencia de la IA en campo, en lugar de enviar datos brutos a la nube para su procesamiento y análisis. Para ejecutar eficazmente modelos y algoritmos de IA, las aplicaciones AIoT requieren una plataforma fiable en el Edge.‍

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