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.

Las empresas están cada vez más interesadas en virtualizar los equipos eléctricos porque ofrece una serie de ventajas para sus operaciones. La virtualización reduce la necesidad de infraestructura física, lo que puede traducirse en un ahorro de costes, una reducción de los requisitos de mantenimiento y una mayor seguridad. Estaremos en CIRED 2023, mostrando cómo virtualizar subestaciones desde redes de transmisión hasta redes de media y baja tensión a través de la tecnología Edge Computing.

Con el creciente número de recursos energéticos distribuidos (DER) en la red, los operadores energéticos necesitan un sistema predictivo basado en los patrones de consumo y producción para ayudarles a evitar la congestión y los eventos de sobretensión en la red. En este artículo, cubrimos un proyecto específico que estamos llevando a cabo en el marco del programa i-nergy, una iniciativa financiada por la UE cuyo objetivo es apoyar y desarrollar nuevos servicios energéticos basados en la IA.

En el panorama actual, de ritmo rápido y competitivo, la optimización de las operaciones es crucial para el éxito. Con la llegada de tecnologías de vanguardia como Edge Computer Vision, las empresas pueden obtener una ventaja significativa al aprovechar el análisis de datos y la toma de decisiones en tiempo real. En este artículo, exploraremos lo que las industrias necesitan saber sobre la optimización de las operaciones con Edge Computer Vision y cómo esta tecnología transformadora puede impulsar su crecimiento.

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando todas las industrias, brindando nuevas oportunidades y desafíos para el crecimiento y la innovación. Sin embargo, un gran poder conlleva una gran responsabilidad. La Unión Europea (UE) ha reconocido la urgente necesidad de prácticas de IA éticas y transparentes para proteger los derechos de las personas y garantizar un uso justo y responsable de las tecnologías de IA. Este artículo tiene como objetivo guiar a las empresas sobre lo que deben hacer para cumplir con las regulaciones de la UE sobre IA.