Una introducción a lo que es Edge AI

En los últimos años, la adopción de IA ha crecido enormemente. Con un aumento en los datos comerciales, las aplicaciones de IoT y los clientes que usan más dispositivos que antes, se ha vuelto sensato para las empresas acercar la inteligencia de la IA a los clientes. Aquí es donde Edge AI entra en escena.

A medida que profundizamos en el artículo, analizaremos los diferentes aspectos de lo que es Edge AI y los beneficios que la tecnología tiene para ofrecer a las empresas. Pero primero, aquí hay un vistazo al mercado de Edge AI.

¿Qué es IA perimetral?

La inteligencia artificial depende en gran medida del cálculo de complejos algoritmos de aprendizaje automático y transmisiones de datos. Ahora, lo que hace Edge Computing es que establece un enfoque informático de la nueva era que acerca la IA al lugar donde se lleva a cabo la generación de datos y su computación. Esta fusión de IA y edge computing ha dado lugar a un nuevo dominio conocido como Edge computing AI.

La tecnología permite la creación de conocimientos y computación más rápidos, mayor seguridad y mejor control sobre las operaciones. El resultado de esto es que ayuda a crear aplicaciones de inteligencia artificial de alto rendimiento mientras mantiene bajos los precios de operación.

Lo mejor de esta tecnología es que impulsa la adopción autónoma de procesos de aprendizaje profundo, aprendizaje automático y trae algoritmos avanzados en los propios dispositivos de Internet de las cosas (IoT) , todo lejos de los servicios en la nube . Sin embargo, con la dependencia de la nube, ¿hay alguna diferencia entre la computación en la nube y la arquitectura Edge AI?

La computación en la nube y Edge AI generalmente no son intercambiables, ya que ambos vienen con aplicaciones y fortalezas individuales. La arquitectura Edge AI se usa cuando maneja datos sensibles al tiempo, realiza procesos en áreas remotas que necesitan almacenamiento local y opera dispositivos inteligentes. Las limitaciones consisten en un alto poder de cómputo, restricciones de los marcos de aprendizaje profundo y la presencia de múltiples hardware de inferencia.

La computación en la nube, por otro lado, permite el procesamiento remoto en el dispositivo con un enorme poder de cómputo en la nube. Si bien la nube ofrece más opciones de diseño y arquitectura, reduce el consumo de energía necesario para el procesamiento de alto nivel.

¿Cómo funciona Edge AI?

Para que una máquina vea, detecte objetos, comprenda el habla, conduzca automóviles o copie otras habilidades humanas, tendrá que imitar la inteligencia humana. Aquí es donde entra la IA. La inteligencia artificial utiliza una estructura de datos conocida como red neuronal profunda que copia la cognición. Estos están capacitados para responder preguntas específicas al ser alimentados con diferentes versiones de las preguntas y sus respuestas.

El proceso de entrenamiento, también llamado "aprendizaje profundo", opera dentro de un centro de datos debido a la gran cantidad de datos necesarios para entrenar el modelo. Una vez que se completa el entrenamiento, el algoritmo se convierte en un "motor de inferencia" que puede responder preguntas.

En el caso de las implementaciones de Edge AI, este motor de inferencia opera en dispositivos en diversas ubicaciones, como hospitales, automóviles, fábricas, hogares y satélites. Una vez que AI analiza un problema, los datos se cargan en la nube para su entrenamiento, lo que reemplaza al motor de inferencia. Este bucle tiene un impacto significativo en la mejora del rendimiento del modelo; una vez que se implementan los modelos Edge AI, se vuelven más inteligentes.

¿Cuáles son los beneficios de Edge AI?

Hay una variedad de ventajas asociadas con Edge computing AI. Ahora, independientemente de cuáles sean, todos gravitan hacia mejores procesos y experiencia del cliente.

1. Procesamiento de datos en tiempo real

Los mayores beneficios de Edge AI es que la tecnología brinda poder de cómputo de alto rendimiento al borde donde se basan los dispositivos y sensores de IoT.

La tecnología informática de punta de IA permite agregar casos de uso de IA directamente en los dispositivos de campo. Los ejemplos más comunes de Edge AI se pueden ver en cómo el software puede procesar datos y aprendizaje automático con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo en las aplicaciones autónomas de Edge AI, como vehículos autónomos.

Cuando se incorpora en un vehículo autónomo, la tecnología puede procesar datos en unos pocos milisegundos, evitando accidentes en tiempo real.

2. Mejor privacidad

En el caso de Edge AI, las actividades de procesamiento de datos se realizan en un terreno local en la computadora de borde. Debido a esto, se envían menos datos a la nube, lo que reduce el riesgo de mal manejo de los datos o de apropiación indebida.

Ahora, dado que los datos se recopilan y procesan cerca de los dispositivos, se produce menos transmisión, lo que conduce a una mejor seguridad de los datos.

3. Menor ancho de banda de Internet

Dado que Edge Computing AI opera con el procesamiento de datos localmente, las empresas pueden ahorrar una gran cantidad de dinero en el ancho de banda de Internet, ya que se transmiten menos datos a través de Internet.

Si utiliza los servicios de IA de Amazon AWS para sus necesidades comerciales, sabrá lo costoso que puede ser realizar procesos de IA en la nube. Con Edge AI, la nube puede reservarse solo como un repositorio para los datos posprocesados ​​necesarios para el análisis.

4. Menor consumo de energía

Con las soluciones Edge AI, debido a que los datos se procesan en una etapa local, las empresas pueden ahorrar mucho en los costos de energía, ya que no necesariamente tienen que permanecer conectados a la nube para transferir datos entre la plataforma perimetral y la nube. Además, la mayoría de los dispositivos informáticos de borde vienen con funciones de consumo de energía y eficiencia.

Lo que es importante considerar aquí es que debido a que la mayoría de las aplicaciones de borde se implementan en entornos remotos, es necesario que las computadoras de borde equilibren el rendimiento y la potencia.

5. Más capacidad de respuesta

La tecnología Edge AI tiende a procesar los datos localmente, lo que los hace mucho más receptivos en comparación con la computación en la nube, donde el dispositivo recopila datos, los envía a la nube para su procesamiento y espera a que se los devuelva.

Todo esto sucede en un tiempo de procesamiento de milisegundos. Esto lleva a que las soluciones Edge AI tomen acciones aceleradas y tomen decisiones más rápidas. Esto da como resultado aplicaciones que necesitan retroalimentación instantánea, como automatización inteligente, vehículos autónomos y robótica .

¿Cuáles son los casos de uso de Edge AI?

Las soluciones Edge AI surgieron como resultado de la fusión de la inteligencia artificial y la computación perimetral. Esta combinación está diseñada para traer las instalaciones de los algoritmos de inteligencia artificial de aprendizaje profundo más cerca de la superficie. La adopción de aplicaciones Edge AI se puede ver en una variedad de industrias y casos de uso. Veamos algunos de los mejores ejemplos de Edge AI.

Fabricación

Se necesitan fábricas que trabajen con fabricación de precisión para garantizar que haya total seguridad y precisión en el producto. Ahora, cuando agrega Edge AI a la mezcla, puede asegurarse de que la planta de producción sea eficiente y segura. Mediante la inclusión de la visión artificial, puede controlar la calidad del producto con una precisión asombrosa. También ayuda con la automatización del producto y la predicción de fallas mecánicas.

Procter & Gamble utiliza la tecnología en forma de cámaras de inspección. Evita que las imperfecciones salgan de fábrica, analizando los videos recopilados de las cámaras de piso.

Venta minorista

Rara vez hay una casa minorista que se está perdiendo el análisis de los clientes. Sin embargo, en el fondo, el análisis de los clientes depende en gran medida de todo lo digital: sus vistas, dónde dejaron el sitio web, cuándo compraron qué, etc. Para las empresas físicas, este análisis generalmente se limita a los recibos.

Edge AI cambia eso a través del análisis de video. Al llevar el poder computacional cerca de las tiendas, puede extraer datos clave de los videos de la tienda sobre qué tan felices están los visitantes, qué buscan, a qué le dan importancia: color, precio, tamaño, tacto, etc.

hospitales inteligentes

La adopción de la informática de vanguardia y la inteligencia artificial en el dominio de la medicina ayudaría y promovería la atención al paciente al tiempo que mejoraría la eficiencia operativa.

Las aplicaciones Edge AI ayudan con una mejor seguridad de los datos, lo cual es necesario para que los hospitales funcionen mejor. Las industrias médicas pueden adoptar Edge AI para realizar tareas como:

• detección térmica de alta precisión
• la gestión del inventario
• seguimiento remoto de pacientes
• predicción de dolencias

Drones

Los casos de uso de Edge AI en drones se ven en una variedad de eventos como construcción, monitoreo de tráfico y cartografía. Los drones trabajan en la búsqueda visual, el reconocimiento de imágenes y la identificación y seguimiento de objetos. Cuando se agrega IA a la tecnología, puede dar sentido a los datos que se recopilan al imitar el comportamiento de búsqueda humano.

La aplicación de Edge AI en drones permitiría analizar los datos de manera efectiva. También ayudará al seguimiento en tiempo real, mantenimiento predictivo, reconocimiento de objetos y reconocimiento facial.

Tráfico

Edge AI tiene un caso de uso masivo en el dominio del transporte y el tráfico. Por ejemplo, las aeronaves y los barcos autónomos generan una gran cantidad de datos que, cuando se analizan de forma correcta y rápida, pueden mejorar la seguridad. Otro ejemplo de la tecnología se puede ver en la tecnología que ayuda a calcular el número de pasajeros y ubicar el vehículo más cercano con la máxima precisión.

Energía

El espacio energético ha establecido cómo una red inteligente puede producir una gran cantidad de datos. Y no solo eso. Una red inteligente puede impulsar la elasticidad de la demanda, monitorear el consumo, utilizar adecuadamente la energía renovable e incluso descentralizar la producción de energía. Sin embargo, lograr todo esto requeriría que las redes se comuniquen entre dispositivos, lo que se retrasaría cuando los datos se transfieran entre el dispositivo y un servicio de nube tradicional. Aquí es donde Edge AI resulta útil.

Así que aquí estaban los principales casos de uso o aplicaciones de inteligencia artificial Edge. Sin embargo, estas son solo las aplicaciones de nivel superficial de la tecnología, la realidad es que tiene un lugar en cada caso de uso donde se puede adoptar la IA.

Ahora que hemos analizado los conceptos básicos de lo que es Edge AI y cuáles son sus casos de uso en los que trabaja una empresa de desarrollo de software de IA , el manual estaría incompleto sin analizar los desafíos que conlleva la tecnología. Entraremos en eso tan pronto como cubramos "qué esperar" de Edge AI.

¿Cuál es el futuro de Edge AI?

El crecimiento de Edge AI está en un aumento evidente. Sin embargo, esto es solo el comienzo. Hay una serie de tendencias que se han ido formando en el dominio. Echémosles un vistazo.

La gestión de Edge AI será una tarea de TI. Aunque Edge AI está en aumento, su implementación sigue siendo un desafío. Para pasar a la etapa de producción, la tecnología será administrada por el departamento de TI. Pueden verse como el punto de contacto adecuado cuando se trata de la gestión, la seguridad y la escalabilidad del modelo.

Convergencia de Edge AI e IIoT. Cuando se trata de la adopción de IA, las industrias manufactureras, especialmente las que han incorporado IoT , emergen como el nombre más importante en el dominio. En los próximos años, estamos preparados para ver la fusión de IIoT y Edge AI en casos de uso en torno a sensores y cámaras para inspección, mantenimiento preventivo y predictivo.

Aumento en los centros de datos Edge. Para 2024, se implementarán más de cinco millones de servidores en el perímetro . Estos centros de datos solo aumentarían en número debido a una variedad de factores como:

• red 5G
• proliferación de IoT
• Tecnología SDN y NFV
• Transmisión de video con AR y VR

La demanda solo aumentará debido a instalaciones como una latencia más baja, problemas de conectividad intermitente y tener el almacenamiento de datos más cerca de los usuarios finales.

¿Cuáles son los desafíos de adoptar Edge AI?

Aunque la implementación de Edge AI es muy ventajosa, presenta desafíos. Hay una serie de elementos que hacen que la tecnología sea difícil de implementar.

1. Falta de estándares en hardware

Edge Computing viene con una dependencia masiva en el hardware. Lo que lo empeora es que el hardware Edge AI que está disponible en el mercado hoy en día no tiene unidades estandarizadas. Además, hay una serie de elementos, como los casos de uso, el consumo de energía, las necesidades de memoria, los procesadores, etc., que deben tenerse en cuenta.

2. Integración con múltiples elementos

El hardware es un elemento del modelo de IA. No es raro que los desarrolladores utilicen múltiples modelos y marcos para crear aplicaciones. Esta integración, sin embargo, puede ser un desafío. Además, las empresas también podrían hacer uso de plataformas de terceros que necesitarían una nueva integración con el software y el hardware utilizados para la inteligencia artificial Edge.

3. Experiencia limitada

Las aplicaciones de Edge AI están en constante evolución, al igual que todas las industrias en las que se están adoptando. Mantenerse al día con esta demanda requiere tener experiencia en la última selección de hardware, integración de herramientas, optimización del modelo de implementación y prueba para implementar y probar, etc. Encontrar un equipo de personas que tengan la experiencia no solo de Edge AI sino también del cambiar la pila tecnológica puede ser un desafío.

Resolver estos desafíos requiere un equipo capacitado que tenga experiencia en el trabajo con dispositivos Edge y una gran cantidad de casos de uso de inteligencia artificial Edge en todas las industrias. Bueno, no tienes que buscar muy lejos. Appinventiv ha ayudado a más de 25 empresas de todas las industrias a explorar el poder de Edge AI y usarlo en diferentes casos de uso. ¿Quieres discutir tu idea? ¡Póngase en contacto con nuestro equipo de expertos en IA hoy mismo!