Acabamos de lanzar Barbara 2.7.5, una versión centrada por completo en mejorar la experiencia del usuario y un gran paso en nuestro camino para hacer de Barbara la plataforma Edge AI más fácil de usar del mercado.

Al aplicar una estrategia basada en datos, todo empieza con los Datos. Una de las fuentes típicas para extraer datos son los dispositivos IoT. Conocer qué protocolos de comunicación IoT existen y cómo utilizarlos para la comunicación de datos es esencial, ya que son los que hacen posible la obtención de datos de los mismos.

A medida que crece el apetito de las organizaciones por aprovechar las oportunidades en el perímetro, las industrias impulsadas por los datos deben seleccionar cuidadosamente la infraestructura adecuada para escalar sin problemas desde las implementaciones iniciales hasta los despliegues a gran escala en múltiples instalaciones.Este artículo explora por qué una herramienta de gestión y orquestación del perímetro es esencial para escalar de forma eficiente y segura las iniciativas de computación en el perímetro.

Para las empresas industriales que adoptan la IA, comprender el flujo de trabajo de MLOps es clave para convertir los casos de uso en resultados reales. En este post, mostramos cómo Bárbara se integra perfectamente en cada etapa del flujo de trabajo, especialmente en las que el borde desempeña un papel crítico.

La IA Edge lleva las capacidades de aprendizaje automático directamente a los dispositivos Edge, permitiendo el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en origen sin depender de la conectividad en la nube. Esto desbloquea operaciones más rápidas, inteligentes y autónomas en toda la planta de producción. En este artículo exploramos los retos de adoptar la IA Edge en la industria de alimentación y bebidas.

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la fabricación de automóviles no es un concepto nuevo. Sin embargo, el cambio hacia el Edge, donde los algoritmos de IA operan sobre los datos generados en la fuente en lugar de ser enviados a un servidor centralizado, supone un cambio de juego. En este artículo analizamos los principales retos que plantea la adopción de la IA en los bordes y por qué trasladar la IA a los bordes aporta niveles sin precedentes de eficiencia, seguridad y sostenibilidad a los fabricantes de automóviles.

Barbara y Gridfy han unido sus fuerzas para llevar los algoritmos de Inteligencia Artificial de Flexibilidad al Edge.‍‍ Gridfy ha desarrollado e implementado el algoritmo de Inteligencia Artificial de Flexibilidad ubicado en una de las subestaciones de Cuerva, mientras que Barbara ha proporcionado la Infraestructura de Edge que despliega y orquesta la Inteligencia Artificial en el Edge.

En la fabricación industrial, la industria cementera destaca por su considerable impacto medioambiental y su elevado consumo de energía. En medio de la creciente preocupación por el medio ambiente y el impulso a la sostenibilidad, la computación de borde presenta soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, la sostenibilidad, la conservación de la energía y la trazabilidad de los productos.

En la era de la IA, la industria química se encuentra al borde de un gran cambio, impulsado por la demanda de una mayor eficiencia, sostenibilidad e innovación.‍ Edge AI emerge como un habilitador tecnológico clave, ofreciendo capacidades sin precedentes para la supervisión y el control en tiempo real, el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro, y la mejora de la sostenibilidad y la optimización de los residuos energéticos.