Al implantar la plataforma Cybersecure Edge Computing de Barbara, Argos consiguió un control operativo en tiempo real, importantes reducciones de costes y desbloqueó soluciones escalables en todas sus instalaciones. Los resultados clave incluyeron un ahorro anual de 200.000 dólares en combustible por planta, una reducción del 60% en los costes de ancho de banda y la capacidad de desplegar nuevas aplicaciones en su infraestructura Edge existente. Explora la historia completa aquí.

Los últimos 365 días han sido otro capítulo extraordinario de innovación, crecimiento y éxito colectivo en Barbara. A medida que 2024 llega a su fin, quiero dedicar un momento a expresar nuestra gratitud a todos los que han formado parte del increíble viaje de Barbara este año.

Liderado por Iberdrola, el proyecto IA4TES ha completado con éxito su iniciativa de tres años (2022-2024), centrada en aprovechar la Inteligencia Artificial para avanzar en la generación de energía renovable, optimizar las redes de distribución y mejorar las operaciones a nivel de cliente. Bárbara desempeñó un papel fundamental al desarrollar un software de borde industrial para desplegar y orquestar la IA en el Borde, permitiendo soluciones energéticas más inteligentes y eficientes.

La Visión por Computador está experimentando un crecimiento sin precedentes en el borde, impulsada por la demanda de procesamiento de datos en tiempo real, la mejora de la privacidad y la eficiencia operativa. Este artículo profundiza en el despliegue de una solución integral de Visión por Computador utilizando Barbara Edge Platform, centrándose en la integración de Barbara Video Tools y la aplicación de vanguardia Ultralytics YOLOv8.

Este post explora cómo las capacidades MLOps de Barbara simplifican el despliegue remoto de modelos de IA -como ResNet18- en dispositivos periféricos, todo ello gestionado sin esfuerzo a través de una única consola intuitiva. Descubre lo fácil que puede ser el despliegue de IA en los bordes.

Nuestro reciente seminario web con UAO incluyó una demostración en directo de la plataforma de Barbara en acción, mostrando cómo los tiempos de ejecución SoftdPAC de Schneider pueden desplegarse en múltiples PC industriales, independientemente del fabricante del hardware, todos ellos gestionados remotamente desde una plataforma centralizada desarrollada por Barbara.

El despliegue de modelos de aprendizaje automático en múltiples ubicaciones se está convirtiendo en algo crítico para escalar la IA. Tanto si construyes infraestructuras como si atiendes a diversos clientes, esta guía cubre las estrategias clave, los retos y las mejores prácticas para desplegar con éxito modelos en múltiples ubicaciones.

Uno de los objetivos clave de la plataforma Barbara es ayudar a los científicos de datos e ingenieros de IA a desplegar sus algoritmos con la mínima fricción. En línea con esto, nuestro último lanzamiento, la versión 2.8.0, introduce varias características nuevas, incluyendo soporte para marcos de desarrollo adicionales como ONNX y Pytorch, así como soporte para GPU, entre otros. Sin embargo, éstas son sólo algunas de las mejoras de la versión 2.8.0. Echemos un vistazo más de cerca a todas las actualizaciones.

Barbara adaptará el firmware de edge computing para la sensorización y automatización de subestaciones de Iberdrola y permitirá a terceros integrar sus soluciones de software impulsando el futuro de la red digital de Iberdrola.