Edge Computing ayuda a integrar las tecnologías de la información, la operación y la ingeniería, ya que convierte los datos en información válida para la toma de decisiones en tiempo real y puede relacionar datos procedentes de sistemas de IT, OT y ET, que pueden ser difíciles de integrar debido a sus orígenes tan diferentes. En este artículo escrito por Daniel Garrote, nos adentramos en los diferentes sistemas y en el papel de Edge Computing a la hora de ayudar integrar los mismos.

A medida que la inteligencia artificial sigue avanzando, la necesidad de sistemas de IA en tiempo real, adaptables y eficientes se vuelve cada vez más crítica. En este artículo, nos adentramos en cómo la computación de borde complementa y mejora la IA adaptativa, permitiendo que las aplicaciones inteligentes prosperen en entornos diversos y dinámicos. Acompáñenos a explorar la revolucionaria sinergia entre el edge computing y la IA adaptativa.

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

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

A medida que miles de millones de activos se conectan a Internet, el mundo industrial se enfrenta a nuevos retos en materia de conectividad y 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 Gravedad de Datos de la Nube.

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

En 2025, un asombroso 75 % de los datos empresariales se crearán en el perímetro. Además, en 2027, el aprendizaje profundo estará presente en más del 65 % de los casos de uso periféricos. A medida que aumenta el volumen de datos, la informática se desplaza hacia los bordes. Esto presenta una oportunidad única para que los equipos de AI /ML aprendan y adopten las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge. Obtenga más información y reproduzca nuestro seminario web sobre la vanguardia de MLOps.

El uso de la IA en Edge Computing abre interesantes oportunidades en todos los sectores, ofreciendo ventajas 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 de la inversión tangible sigue siendo un reto para muchas empresas.