Machine Learning en el Edge. ¿Cómo desplegarlo con éxito y qué es MLOps?

junio 21st, 2022 by Jaime Vélez A medida que la industria se adentra en su transformación digital e integra un modelo Data-Driven, es más palpable su necesidad de implementar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning en su infraestructura para conseguir ser más eficiente y adaptarse a las nuevas necesidades del mercado.

Desplegando Inteligencia en el Edge con Docker

marzo 29th, 2022 by Juan Pérez-Bedmar Docker aporta una flexibilidad enorme a los equipos de desarrollo de aplicaciones: les da la libertad de desarrollar en el lenguaje de programación que ellos prefieran y desplegarlas de manera sencilla sin preocuparse por el hardware final sobre el que vayan a correr. Además, simplifica el mantenimiento y control de versiones de las propias aplicaciones, algo muy útil para despliegue homogéneos en entornos distribuidos.

Inteligencia Artificial para la Gobernanza Predictiva en Puertos

marzo 8th, 2022 by Miren Zabaleta El Consorcio creado por Barbara IoT, RKL y Keynetic, desarrollará el proyecto piloto – Global Safey and Security Center – para Puertos del Estado cuyo objetivo es gestionar la seguridad, física y lógica, a través técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

Main trends on Edge AI to watch on 2022

febrero 3rd, 2022 by David Purón Edge AI or AI on the Edge has emerged as a game-changer technology for the Industrial World. Industries with highly distributed critical assets will be the great beneficiaries of taking advanced computing to the Edge.

2021, el año que explotó el Edge AI o IA Edge

diciembre 23rd, 2021 by David Purón Toca hacer balance de este año, en el que apoyados por nuestros nuevos socios, podemos decir con orgullo que ha sido el mejor año de la historia de la compañía.

La Computación Distribuida como catalizador del cambio en el sector Industrial

diciembre 16th, 2021 by Miren Zabaleta Conversamos con Álex Cantos, VP de Producto de Barbara IoT sobre los grandes desafíos de la Industria Conectada y sobre la Inteligencia Distribuida. Según él la toma de decisiones en la Industria es centralizada por el desafío tecnológico que supone distribuirla pero esto va a cambiar; tenemos la tecnología que permite llevar la inteligencia artificial a las plantas y crear máquinas cognitivas.

Low-code: cómo acelerar la inteligencia distribuida en el Edge

diciembre 1st, 2021 by Juan Pérez-Bedmar El desarrollo de software es una de las grandes barreras que encuentran las empresas industriales en su procesos de transformación digital. La filosofía Low-code ayuda a minimizar ese “gap” tecnológico al eliminar gran parte de la complejidad en la programación de soluciones y aplicaciones y al poner a disposición de los desarrolladores módulos pre-programados y facilidades para la personalización de los algoritmos.

How to use Edge Orchestrators to deploy Artificial Intelligence at scale

noviembre 23rd, 2021 by Alex Cantos The industry is moving towards a computing paradigm capable of distributing and subordinating real-time decision making to whatever their nodes «think». Edge Orchestrators enable this decision-making process, facilitating the execution of increasingly complex Machine Learning models in a parallel and distributed manner.

Cómo usar Orquestadores Edge para desplegar Inteligencia Artificial

noviembre 18th, 2021 by Alex Cantos La industria tiende hacia un paradigma de computación capaz de distribuir y supeditar la toma de decisiones en tiempo real a lo que “opinen” todos sus nodos, mediante modelos de IA en el Edge. Los Orquestadores Edge habilitan esta toma de decisiones, facilitando la ejecución de modelos de Machine Learning cada vez más complejos de forma paralela y distribuida.

Cuatro Aplicaciones del Edge Computing en el sector eléctrico

noviembre 5th, 2021 by Juan Pérez-Bedmar El sector eléctrico vive una revolución y el Edge Computing se está posicionando como su gran aliado. Pero, ¿en qué casos de uso se está aplicando esta tecnología?