La aparición de la IA Edge. Un cambio de juego para las industrias

La explosión definitiva de la Inteligencia Artificial en la industria 

Los retos de la cadena de suministro, la escasez de mano de obra y la incertidumbre económica han hecho que las empresas reevalúen sus presupuestos para nuevas tecnologías. Para muchas organizaciones, la Inteligencia Artificial (IA) es la respuesta a gran parte de sus problemas, ya que aporta mayor eficiencia, diferenciación, automatización y reducción de costes. Hasta ahora, la IA se ha limitado casi exclusivamente a la nube. Pero el continuo aumento de datos procedentes de todo tipo de sensores y máquinas en el Edge y la creciente exigencia de inferencias en tiempo real ha llevado a la necesidad de trasladar esa inteligencia a la fuente de los propios datos.

Para las grandes infraestructuras, las instalaciones industriales y las grandes empresas distribuidas del mundo minorista, la IA aporta eficiencia avanzada, automatización e incluso reducción de costes, razón por la cual la adopción de la IA en el Edge se aceleró en 2022. Mientras que para este próximo 2023, la industria espera un entorno más desafiante, que impulsará la próxima generación de aplicaciones de IA en el Edge.

El avance de la Inteligencia Artificial al límite

Según Markets andMarkets Research, el mercado mundial de software AI Edge crecerá de 590 millones de dólares en 2020 a 1.830 millones en 2026. Hasta hace poco, la IA se limitaba a pruebas de concepto o experimentación. Sin embargo, según el informe 2022 Global AI Adoption Index de IBM, el 35% de las empresas ya están utilizando la IA en su negocio, mientras que un 42% adicional la está explorando.

Cada día surgen nuevos casos de uso de Edge AI que ayudan a mejorar la eficiencia y reducir costes en todos los sectores, lo que convierte a esta tecnología en un imán para las inversiones en TI. Por ejemplo, las plantas de tratamiento de aguas están acostumbradas a gastar cientos de miles de dólares en multas al año debido a un tratamiento químico excesivo en las plantas. Ahora, con modelos de IA en el Edge, empresas como Acciona son capaces de predecir los niveles de productos químicos en su suministro de agua basándose en variables en tiempo real, lo que les permite ahorrar hasta 250.000 euros al año por cada estación de agua.

Optimización de modelos y hardware como detonante del aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una técnica de inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender de los datos y realizar tareas complejas, como la detección de patrones o la clasificación de objetos.

Permitir el aprendizaje profundo en dispositivos IoT de baja potencia ha sido, hasta ahora, el mayor reto para la industria debido a las limitaciones de almacenamiento y potencia computacional en dichos dispositivos.

Ahora, los modelos Edge AI son lo suficientemente "ligeros". permitiendo nuevos casos de uso innovadores, que se dan de forma natural en casi todas las industrias. Los modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos para ser entrenados y refinados. De este modo, se pueden mejorar los resultados y aumentar la precisión de la IA en tiempo real.

Autonomía operativa, la última milla de Edge AI

El uso de máquinas inteligentes y robots autónomos se ha visto a menudo como un caso de uso lejano de la IA Edge. Sin embargo, su despliegue es cada vez más habitual: desde instalaciones de distribución automatizadas, detección de derrames, fugas o desabastecimientos, hasta brazos robóticos que trabajan junto a humanos en líneas de producción.

Barbara, la plataforma Edge AI para industrias críticas

La IA en los bordes se está convirtiendo en una herramienta fundamental para las organizaciones que desean sacar el máximo partido de la IA, el Internet de las Cosas (IoT) y otras tecnologías orientadas a los bordes. Con la explosión de dispositivos conectados y la necesidad de procesar datos en tiempo real, ya no resulta práctico enviar todos los datos a un centro de datos centralizado. Una plataforma Edge es necesaria para orquestar esta infraestructura, ya que proporciona la capacidad de gestionar y controlar los dispositivos edge, las aplicaciones y los datos, al tiempo que ofrece seguridad, escalabilidad y flexibilidad.

Barbara se centra en desplegar y ejecutar modelos de IA en tiempo real en dispositivos Edge para procesos críticos. Ayuda a las organizaciones a acelerar sus despliegues de Edge Apps, construyendo, orquestando y manteniendo aplicaciones nativas o basadas en contenedores a través de miles de nodos Edge distribuidos.

1. Procesamiento de datos en tiempo real: Barbara permite el procesamiento de datos en tiempo real en el borde, lo que puede conducir a una mayor eficiencia operativa y ahorro de costes. Al procesar los datos en el perímetro, las organizaciones pueden reducir la cantidad de datos que deben transmitirse a la nube, lo que se traduce en tiempos de respuesta más rápidos y menor latencia.
2. Escalabilidad mejorada: Barbara ofrece la posibilidad de ampliar o reducir la escala en función de las necesidades de la organización, lo que puede ser beneficioso para los procesos industriales que tienen niveles variables de demanda.
3. Mayor seguridad: Barbara ofrece sólidas funciones de seguridad para garantizar la protección de los datos en todo momento. Esto es especialmente importante para los procesos industriales que manejan información sensible.
4. Flexibilidad: Barbara es una plataforma flexible que se puede personalizar para satisfacer las necesidades específicas de una organización. Esto permite a las organizaciones adaptar la plataforma a su caso de uso específico, lo que puede conducir a una mayor eficiencia y ahorro de costes.
5. Gestión remota: Barbara permite la gestión y el control remotos de los dispositivos edge, las aplicaciones y los datos, lo que permite a las organizaciones gestionar su infraestructura desde una ubicación centralizada.
6. Integración: Barbara puede integrarse con los sistemas y plataformas existentes, lo que permite a las organizaciones aprovechar sus inversiones actuales y mejorar la eficiencia.

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