27/6/2023
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Revolución Edge AI: Aprovechando la creciente oportunidad de mercado para el aprendizaje automático
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.
Aumenta la inteligencia artificial de vanguardia
Edge AI es una tecnología de vanguardia que combina edge computing e inteligencia artificial (IA) para llevar capacidades informáticas avanzadas al extremo de la red. Se trata de un nuevo concepto revolucionario que combina IA y Edge computing.
A diferencia de la computación tradicional basada en la nube, en la que los datos se transmiten a un servidor central para su procesamiento, los algoritmos de Edge AI se procesan localmente, ya sea directamente en el dispositivo o en un servidor cercano al mismo. Con sus ventajas de velocidad, eficiencia y seguridad, la IA Edge está llamada a revolucionar la forma en que las empresas operan y toman decisiones.
Cada vez son más las empresas que reconocen las ventajas de implementar el aprendizaje automático (ML) en el perímetro. Este cambio viene impulsado por diversos factores, como la necesidad de minimizar la latencia de los equipos autónomos, reducir los gastos asociados a la ingestión y almacenamiento de datos en la nube, o por la falta de conectividad en ubicaciones remotas donde los sistemas de alta seguridad no pueden conectarse a la Internet abierta.
Desde la previsión inteligente en el sector de la energía y el mantenimiento predictivo en el sector manufacturero hasta los instrumentos basados en IA en el sector sanitario, las posibilidades de la IA Edge parecen infinitas. Con sus ventajas de velocidad, eficiencia y seguridad, Edge AI está llamada a revolucionar la forma en que las empresas operan y toman decisiones.
Dominar la periferia: mejores prácticas para un MLOP eficaz en la periferia
La convergencia del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el edge plantea a los científicos e ingenieros de datos retos únicos que exigen un conjunto de habilidades especializadas que van más allá de la ingeniería de aprendizaje automático tradicional, lo que incluye consideraciones como la optimización del rendimiento del modelo para dispositivos edge, la garantía de una conectividad y una gestión de datos sólidas, la resolución de problemas de seguridad y privacidad, y el aprovechamiento de marcos y herramientas de despliegue adecuados, entre otras.
SESIÓN 1: Confidential-AI: Cumplimiento y privacidad de datos a través del aprendizaje federado Owkin, Apheris.
En esta sesión, debatiremos el impacto de la regulación en el desarrollo de la IA y el futuro panorama de la privacidad de los datos. Descubra cómo las organizaciones líderes aprovechan el aprendizaje federado para abordar cuestiones críticas de cumplimiento y privacidad de datos en sectores como la sanidad y la fabricación. Reproducir
Sesión 2: IA real: Manejo de la IA de latencia cero en producción a escala. Modzy, Barbara.
La toma de decisiones en tiempo real es crucial en sectores como los vehículos autónomos, la automatización industrial y las redes inteligentes. Conozca los requisitos de infraestructura para lograr una IA de latencia cero y explore las herramientas de despliegue y las plataformas optimizadas para la IA en el edge. Descubra cómo MODZY y BARBARA lideran los avances en este campo. Reproducir
Sesión3: Efficient- AI: Optimización para despliegues intensivos de datos. Seldon, Picsellia, HPE.
El escalado de aplicaciones con gran cantidad de datos presenta retos únicos. Adéntrate en el mundo de las técnicas de compresión de modelos y los aceleradores de hardware como las GPU y los chips especializados en IA. Explora los enfoques de vanguardia que SELDON, PICSELLIA y HPE utilizan para optimizar las operaciones de aprendizaje automático para implementaciones de datos intensivos. Reproducir
Sesión 4: Autonomous-AI: ML fiable y seguro para garantizar la continuidad del negocio. NVIDIA, Barbara.
El despliegue de sistemas de ML robustos y seguros para operaciones empresariales ininterrumpidas es clave en sectores como la energía, el petróleo y el gas, los servicios de agua y las infraestructuras críticas, donde la independencia de la conectividad, los proveedores y las condiciones cambiantes es primordial para la continuidad del negocio. En esta sesión, compartiremos las mejores prácticas para salvaguardar los despliegues de ML en el Edge. Repetición
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Desplegar modelos de aprendizaje automático en varias ubicaciones es cada vez más importante para las empresas. Tanto si eres una empresa tecnológica que busca escalar su infraestructura de IA como si eres un científico de datos que despliega modelos para diferentes clientes, es esencial comprender los matices del despliegue de modelos en múltiples ubicaciones. Esta completa guía explorará las estrategias, los desafíos y las mejores prácticas en el despliegue de modelos en diversos entornos.
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El despliegue de modelos de visión por ordenador en producción es una tarea compleja que requiere un enfoque holístico que abarque datos, modelos, infraestructura y procesos. Al abordar los retos de adquisición de datos, selección de modelos, infraestructura, CI/CD, supervisión y consideraciones éticas, las organizaciones pueden desplegar con éxito modelos de visión por ordenador a escala. Thibaut Lucas, director general y cofundador de Picsellia, comparte su punto de vista sobre los aspectos empresariales y técnicos que rodean los retos de la implantación de la visión por ordenador a gran escala.
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TinyML ha demostrado ser una potente herramienta para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos y entornos con recursos limitados. En este artículo exploramos su potencial en el sector químico y de refinerías.
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