Miren Zabaleta

El sector de la alimentación y las bebidas se encuentra al borde de una nueva era, impulsada por el poder transformador de la Inteligencia Artificial en el Edge. Al procesar los datos in situ, las empresas pueden ajustar inmediatamente las operaciones, predecir los problemas de mantenimiento y garantizar la calidad del producto, lo que repercute directamente en su cuenta de resultados. En este artículo exploramos los retos de adoptar la IA en el Edge en la industria alimentaria.

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.

Muchas empresas se encuentran poco preparadas para las complejidades que entraña la ampliación de sus proyectos dentro de Edge. Las pruebas de concepto (POC) suelen centrarse en una o varias ubicaciones, pero si tienen éxito, deben ampliarse a cientos o incluso miles de ubicaciones. Este artículo destaca los factores clave para prosperar con Edge AI en la era digital.

La IA permite que las máquinas aprendan de los datos, tomen decisiones y se adapten a las condiciones cambiantes, optimizando así en mayor medida los procesos de fabricación. Esta fusión de automatización e IA está transformando la industria manufacturera e impulsando la innovación de formas nunca antes vistas.

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.

Mediante la implementación de algoritmos de Machine Learning optimizados en tiempo real en cada una de sus plantas desaladoras, ACCIONA, un operador global de infraestructuras, consiguió minimizar el uso de productos químicos reactivos, eliminar las sanciones normativas asociadas y aprovechar una infraestructura de vanguardia para implementar nuevas aplicaciones predictivas para el control de la calidad del agua. En este artículo, exploramos los entresijos del proyecto.

Barbara y Gridfy han unido sus fuerzas para llevar los algoritmos de flexibilidad de IA al Edge.‍‍ Gridfy ha desarrollado el algoritmo de flexibilidad hadado en IA mientras que Barbara ha proporcionado la Plataforma Edge que despliega y orquesta la Inteligencia Artificial en el Edge.

Estamos de vuelta en ENLIT Europe 2023, para mostrar cómo los operadores de sistemas de transmisión y distribución pueden mejorar sus operaciones mediante la virtualización de subestaciones de AT, MT y BT y añadir inteligencia a sus activos con la tecnología Edge AI.

En 2025, un asombroso 75 % de los datos empresariales se crearán en el perímetro. Además, en 2027, el aprendizaje profundo estará presente en más del 65 % de los casos de uso periféricos. A medida que aumenta el volumen de datos, la informática se desplaza hacia los bordes. Esto presenta una oportunidad única para que los equipos de AI /ML aprendan y adopten las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge. Obtenga más información y reproduzca nuestro seminario web sobre la vanguardia de MLOps.

Las empresas están cada vez más interesadas en virtualizar los equipos eléctricos porque ofrece una serie de ventajas para sus operaciones. La virtualización reduce la necesidad de infraestructura física, lo que puede suponer un ahorro de costes, una reducción de los requisitos de mantenimiento y un aumento de la seguridad. Estaremos en CIRED 2023, mostrando cómo virtualizar subestaciones desde las redes de Transmisión hasta las de Media y Baja Tensión a través de la tecnología Edge Computing.

Con el creciente número de recursos energéticos distribuidos (DER) en la red, los operadores energéticos necesitan un sistema predictivo basado en patrones de consumo y producción que les ayude a evitar congestiones y sobretensiones en la red. En este artículo abordamos un proyecto específico que estamos llevando a cabo en el marco del programa i-nergy, una iniciativa financiada por la UE cuyo objetivo es apoyar y desarrollar nuevos servicios energéticos basados en IA.