‍‍En el acelerado panorama empresarial actual, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) se han convertido en elementos fundamentales en muchos procesos empresariales. MLOps es un campo de rápido crecimiento que está revolucionando la forma en que se despliegan y gestionan los modelos de aprendizaje automático. Mediante el uso de MLOps en el Edge, las organizaciones pueden aprovechar las ventajas del procesamiento local, el aumento de la seguridad y la privacidad, y la reducción del uso de ancho de banda. Este artículo profundiza en las ventajas y desafíos de desplegar ML en el Edge.

Forme parte de MLOps en el Edge. Esta encuesta es una oportunidad para formar parte del primer informe global de MLOps para equipos de ML/AI. Si desea mantenerse al tanto de la implementación de la IA a escala, únase y participe en esta encuesta.

Con el rápido crecimiento de la inteligencia artificial, el impacto ambiental de la IA es un tema candente. La IA verde tiene como objetivo crear sistemas de IA sostenibles, energéticamente eficientes y respetuosos con el medio ambiente. Sin embargo, lograr este objetivo requiere una combinación de diferentes tecnologías, y una de las más importantes es el Edge Computing. En este artículo, exploraremos la IA verde, su importancia y el papel fundamental del Edge Computing en su éxito.

Vuelva a ver este seminario web impartido por algunos de los principales líderes en IA en España sobre las aplicaciones de Machine Learning más importantes y cómo su despliegue se está acercando a la fuente de datos para garantizar la privacidad y permitir la toma de decisiones en tiempo real.

El radar de impacto de tecnologías y tendencias emergentes de Gartner muestra a los responsables de TI dónde aprovechar las oportunidades del mercado. Su último estudio de 2023 señala a la IA en el Edge como la próxima tecnología revolucionaria. Con la creciente demanda de soluciones de IA en tiempo real y la necesidad de un procesamiento de datos descentralizado, la IA en el Edge se ha posicionado como una de las tecnologías críticas este año.

A medida que las organizaciones adoptan Edge Computing y Edge AI para impulsar la toma de decisiones en tiempo real en entornos industriales, las herramientas tradicionales como Kubernetes se quedan cortas. Este artículo explora la evolución de los sistemas monolíticos a los microservicios en contenedores, los límites de Kubernetes en el borde, y cómo la plataforma de Barbara permite una orquestación segura y escalable en escenarios distribuidos, sin conexión o con recursos limitados.

La IA está transformando la forma en que operan las empresas, pero también introduce nuevas preocupaciones de seguridad. Las empresas deben proteger sus datos de los ciberataques, cumplir con las regulaciones de protección de datos y garantizar que sus modelos de IA sean éticos y transparentes. El despliegue de la IA en el Edge puede proporcionar una infraestructura segura para un despliegue de la IA privado, conforme y seguro.

¿Quiere saber cómo puede monitorizar todos sus activos distribuidos y recuperar el control sobre ellos? Únase a nosotros el 18 de abril a las 17:30 en nuestra DEMO & BEERS junto con Mytra en Advanced Factories.

Hemos visto, especialmente durante los últimos meses, cómo se han reproducido lanzamientos de modelos con miles de millones de parámetros que requieren una gran potencia de procesamiento. Por otro lado, también existe una tendencia creciente que gira en torno a la capacidad de ejecutar modelos ligeros en tiempo real sin necesidad de una conexión constante en dispositivos de bajo consumo como microcontroladores, sensores y otros sistemas embebidos, lo que también está revolucionando la industria de la IA. Esta tendencia se conoce como TinyML.