Con el rápido crecimiento de la inteligencia artificial, el impacto medioambiental de la IA es un tema candente. La IA ecológica pretende crear sistemas de IA sostenibles, eficientes desde el punto de vista energético y respetuosos con el medio ambiente. Sin embargo, alcanzar este objetivo requiere una combinación de diferentes tecnologías y una de las más críticas es Edge Computing. En este artículo, exploraremos la IA ecológica, su importancia y el papel fundamental del Edge Computing en su éxito.

Reproduzca este webinar impartido por algunos de los principales líderes en IA en España sobre las aplicaciones más importantes de Machine Learning y cómo su despliegue se acerca cada vez más 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 el funcionamiento de las empresas, pero también introduce nuevos problemas de seguridad. Las empresas deben proteger sus datos de ciberataques, cumplir la normativa 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 el despliegue privado, conforme a la normativa y seguro de la IA.

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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 conexión constante en dispositivos de bajo consumo como microcontroladores, sensores y otros sistemas embebidos que también está revolucionando la industria de la IA. Esta tendencia se conoce como TinyML.

Bajo el nombre SEC2GRID, Barbara junto con Ingeteam, Iberdrola, Ormazabal, Arteche, PwC, Zigor ZIV, Ikerlan y el Clúster GAIA dotarán de ciberseguridad a la red eléctrica. Un marco de colaboración compuesto por empresas competidoras que se extenderá hasta 2024 con una inversión total de 6,4 millones de euros.

En general, es importante comprender claramente los requisitos de la empresa y el problema que se intenta resolver a la hora de determinar el mejor enfoque para automatizar el reentrenamiento de un modelo de aprendizaje automático activo. También es importante supervisar continuamente el rendimiento del modelo y realizar ajustes en la cadencia de reentrenamiento y las métricas según sea necesario.