Confidential AI: el Edge como infraestructura para el despliegue privado, conforme y seguro de IA

Exploración de las ventajas y los casos de uso de Edge Computing

El Edge se refiere a la ubicación física donde se crean y procesan los datos. A diferencia de la computación en nube, donde los datos se almacenan y procesan en centros de datos, la computación Edge permite procesar los datos más cerca de la fuente. Este enfoque es especialmente útil cuando se requiere el análisis en tiempo real de grandes cantidades de datos. El Edge es una infraestructura informática distribuida que reduce la latencia y el uso de ancho de banda. Al procesar los datos más cerca de la fuente, pueden analizarse en tiempo real, lo que resulta ideal para aplicaciones como la automatización industrial, los vehículos autónomos y la asistencia sanitaria a distancia.

¿Por qué es importante la periferia para la implantación de la IA?

Las aplicaciones de IA requieren el procesamiento rápido de grandes cantidades de datos. The Edge puede hacer frente a esta demanda procesando los datos más cerca de la fuente. Este enfoque permite a las empresas analizar los datos en tiempo real y tomar decisiones con rapidez. Por ejemplo, una fábrica que utiliza robots autónomos para ensamblar productos puede beneficiarse de la informática Edge. Los robots pueden procesar los datos de los sensores en tiempo real para garantizar que ensamblan los productos con precisión y eficacia.

Otra ventaja de Edge computing es la privacidad. Con Edge computing, los datos se procesan localmente, lo que reduce la necesidad de enviarlos a la nube. Este enfoque garantiza que los datos confidenciales permanezcan dentro de la red de la empresa, lo que reduce el riesgo de filtración de datos. Al desplegar la IA en el Edge, las empresas pueden garantizar la seguridad de los datos confidenciales.

¿Cómo puede Edge proporcionar una infraestructura segura para el despliegue de la IA?

The Edge puede proporcionar una infraestructura segura para el despliegue de IA manteniendo los datos dentro de la red de la empresa. Este enfoque reduce el riesgo de filtración de datos y garantiza la privacidad de los datos sensibles. Además, al procesar los datos localmente, las empresas pueden cumplir con las regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). Estas normativas exigen que las empresas protejan los datos personales y garanticen que no se comparten sin consentimiento.

Edge computing también puede garantizar que los modelos de IA sean transparentes y éticos. Al procesar los datos localmente, las empresas pueden supervisar el comportamiento de sus modelos de IA y asegurarse de que cumplen las normas éticas. Este enfoque es especialmente útil para aplicaciones críticas, en las que el comportamiento del modelo de IA debe ser transparente y ético.

¿Cuáles son los retos de la implantación de la IA en la periferia?

Aunque el despliegue de la IA en la periferia tiene muchas ventajas, también plantea retos. Uno de los principales es la falta de estandarización. Hay muchas arquitecturas de computación Edge diferentes, y las empresas deben elegir la arquitectura adecuada para sus necesidades. Además, el despliegue de la IA en el Edge requiere una potencia de cálculo significativa, que puede resultar cara. Las empresas también deben asegurarse de que su infraestructura de computación Edge es escalable y puede hacer frente a las demandas de sus aplicaciones de IA.

Otro reto es la seguridad. Aunque la computación Edge puede proporcionar una infraestructura segura para el despliegue de la IA, también introduce nuevos riesgos de seguridad. Por ejemplo, los dispositivos Edge se encuentran a menudo en ubicaciones remotas y pueden ser vulnerables a ataques físicos. Además, los dispositivos Edge pueden no tener las mismas características de seguridad que los centros de datos, lo que los hace más susceptibles a los ciberataques.

Barbara, la plataforma Cybsersecure Edge para IA confidencial

Barbara Industrial Edge Platform ayuda a las organizaciones a simplificar y acelerar sus despliegues de Edge AI Apps, construyendo, orquestando y manteniendo fácilmente 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 de borde, 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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La convergencia del aprendizaje automático y la IA en el borde presenta a los ingenieros retos únicos que requieren un conjunto de habilidades especializadas más allá de la ingeniería de aprendizaje automático tradicional. Revive este webinar en el que conocerás las tendencias y las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge, desde la optimización al despliegue y monitorización. Aprende de OWKIN, APHERIS, MODZY, PICSELLIA, SELDON, HPE, NVIDIA y BARBARA cómo: 

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