A medida que la inteligencia artificial continúa avanzando, la necesidad de sistemas de IA en tiempo real, adaptativos y eficientes se vuelve cada vez más crítica. En este artículo, profundizamos en cómo el edge computing complementa y mejora la IA adaptativa, permitiendo que las aplicaciones inteligentes prosperen en entornos diversos y dinámicos. Únase a nosotros mientras exploramos la sinergia revolucionaria entre el edge computing y la IA adaptativa.

El Edge Computing desempeña un papel fundamental en la revolución del negocio marítimo, particularmente en el ámbito de la optimización energética. Al acercar los recursos informáticos a la fuente de datos, el Edge Computing permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real a bordo de buques e instalaciones marinas. Este cambio de paradigma permite una gestión y optimización de la energía más eficientes, lo que se traduce en importantes reducciones de costes y en un menor impacto medioambiental.

Tanto si eres un desarrollador de IA, un proveedor de soluciones industriales o una empresa con visión de futuro que busca optimizar sus operaciones, el Mercado de Barbara te conecta con un mundo de posibilidades. Lleva tu negocio al siguiente nivel uniéndote al Mercado de Barbara, un centro de soluciones de vanguardia diseñadas para transformar las industrias con Edge AI.

El despliegue de modelos de visión artificial en producción es una tarea compleja que requiere un enfoque holístico que abarque datos, modelos, infraestructura y procesos. Al abordar los retos de la adquisición de datos, la selección de modelos, la infraestructura, la CI/CD, la monitorización y las consideraciones éticas, las organizaciones pueden desplegar con éxito modelos de visión artificial a escala. Thibaut Lucas, CEO y cofundador de Picsellia, comparte su punto de vista sobre los aspectos empresariales y técnicos que rodean los retos del despliegue de la visión artificial a escala.

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.

TinyML ha demostrado ser una herramienta poderosa para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos y entornos con recursos limitados. En este artículo, exploramos su potencial en el sector de refinería y químico.

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.

El uso de la IA en Edge Computing abre oportunidades interesantes en todos los sectores, ofreciendo beneficios como la toma de decisiones en tiempo real, la inferencia de baja latencia y la mejora de la seguridad de los datos. Sin embargo, cuantificar estos beneficios y demostrar un retorno tangible de la inversión sigue siendo un reto para muchas empresas.

Esta versión 2.4.0 de la plataforma Barbara introduce importantes mejoras que agilizarán las pruebas de concepto y las implantaciones en producción. Además, hemos renovado varias vistas y tarjetas para mejorar la usabilidad de la plataforma, haciendo que las interacciones sean más fluidas y rápidas.