La inteligencia artificial en la periferia y su papel como facilitador de las aplicaciones industriales de la IAoT

A medida que aumenta el número de dispositivos conectados, también lo hace la cantidad de datos generados. Esta capacidad de analizar los datos, extraer ideas de ellos y tomar decisiones autónomas basadas en el análisis es la esencia de la Inteligencia Artificial (IA) de las cosas, también conocida como AIoT.

Tecnología

La llegada del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) ha permitido a un amplio abanico de empresas recopilar cantidades masivas de datos procedentes de fuentes antes inexploradas y explorar nuevas vías para mejorar la productividad.

Al obtener datos sobre el rendimiento y el entorno de los equipos y la maquinaria de campo, las organizaciones disponen ahora de más información para tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Esta cantidad masiva de datos significa que la mayor parte de esta información permanece sin analizar. Como resultado, las empresas y los expertos del sector están recurriendo a la inteligencia artificial y a las soluciones de aprendizaje automático para las aplicaciones IIoT con el fin de obtener una visión holística y tomar decisiones más inteligentes con mayor rapidez.

La unión de la IA con el IoT, también llamada Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT), ofrece capacidades más allá de la adopción individual de cualquiera de las dos tecnologías.

La AIoT ofrece una forma de que las redes de dispositivos conectados recojan grandes cantidades de datos del mundo físico y, con inteligencia programable, aprendan a razonar y procesar estos datos en información y conocimiento, y luego actúen sobre ellos como lo hacen los humanos.
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El Edge presenta nuevos retos en la forma en que la industria produce computación. Mientras que históricamente se ha confiado en los centros de datos tradicionales y en la computación en la nube para procesar los datos generados fuera de los centros de datos, la necesidad de obtener valor en tiempo real en el punto de generación requiere la presencia de recursos informáticos en el Edge, lo que ha dado lugar a la aparición de la computación de borde. El Edge es el punto de intersección entre el mundo físico y el digital. Es el punto en el que se generan, recogen y procesan los datos para crear nuevo valor.

Más del 50% de los datos del IIoT permanecen sin analizar



El asombroso número de dispositivos industriales que se conectan a Internet sigue creciendo año tras año y se espera que alcance los 41.600 millones de puntos finales en 2025. Imagine la enorme cantidad de datos que generan todos estos dispositivos.

De hecho, analizar manualmente la información generada por todos los sensores de una línea de montaje de fabricación podría llevar toda una vida. No es de extrañar que menos de la mitad de los datos estructurados de una organización se utilicen activamente en la toma de decisiones.

Esta incapacidad de los humanos para analizar todos los datos que producimos es precisamente la razón por la que las empresas buscan formas de incorporar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático a sus aplicaciones de IIoT.

En cada una de las aplicaciones industriales, la IAoT ofrece la posibilidad de reducir los costes de mano de obra, reducir los errores humanos y optimización del mantenimiento preventivo.

¿Qué entendemos exactamente por IA y cómo encaja en la IIoT?

"La Inteligencia Artificial de las Cosas" (AIoT) se refiere a la adopción de tecnologías de IA en las aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT) con el fin de mejorar la eficiencia operativa, las interacciones hombre-máquina y el análisis y la gestión de datos.

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la ciencia que estudia cómo construir programas y máquinas inteligentes para resolver problemas tradicionalmente realizados por la inteligencia humana.

La inteligencia artificial también incluye aprendizaje automático (ML) que es un subconjunto específico de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia sin ser programados para ello, como por ejemplo a través de diversos algoritmos y redes neuronales. Otro término relacionado es "aprendizaje profundo", que es un subconjunto del aprendizaje automático en el que las redes neuronales multicapa aprenden a partir de grandes cantidades de datos.

Dado que la IA es una disciplina tan amplia, la siguiente discusión se centra en cómo la IA, junto con el ML, se utilizan para la clasificación y el reconocimiento en aplicaciones industriales.

Desde la lectura de datos en la monitorización remota hasta el mantenimiento preventivo, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático están desencadenando una mayor productividad y eficiencia en las aplicaciones industriales.

Lectura relacionada: AIoT: la fusión perfecta entre el Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial.

La Inteligencia Artificial deriva a la IIoT en el borde

Como se ha mencionado anteriormente, la proliferación de sistemas IIoT está generando cantidades masivas de datos. El envío inmediato de todos estos datos en bruto a una nube pública o a un servidor privado para su almacenamiento o procesamiento requeriría un ancho de banda, una disponibilidad y un consumo de energía considerables.

En muchas aplicaciones industriales, especialmente en los sistemas altamente distribuidos situados en zonas remotas, no es posible enviar constantemente grandes cantidades de datos a un servidor central. Incluso si un sistema tuviera suficiente ancho de banda e infraestructura, sería increíblemente caro de desplegar y mantener y seguiría teniendo una latencia muy alta al transmitir y analizar esos datos. Las aplicaciones industriales de misión crítica deben ser capaces de analizar los datos en bruto lo más rápidamente posible.

Para reducir la latencia, reducir los costes de comunicación y almacenamiento de datos y aumentar la disponibilidad de la red, las aplicaciones IIoT están trasladando las capacidades de IA y aprendizaje automático al borde de la red (Edge) para permitir capacidades de preprocesamiento más potentes directamente en el mismo punto donde se generan esos datos.

Los avances en la potencia de procesamiento de Edge han permitido que las aplicaciones de IIoT aprovechen las capacidades de toma de decisiones de la IA en ubicaciones remotas. De hecho, al conectar los dispositivos finales a ordenadores Edge equipados con potentes procesadores locales, los usuarios ya no necesitan enviar todos los datos a la nube para su análisis. AIoT Edge computing permite esencialmente la inferencia de IA en el campo en lugar de enviar los datos en bruto a la nube para su procesamiento y análisis. Para ejecutar eficazmente los modelos y algoritmos de IA, las aplicaciones industriales de AIoT requieren una plataforma fiable en el Edge.

Bárbara, la plataforma industrial Cybersecure Edge

Mientras que un número cada vez mayor de casos de uso de IoT exigen un mayor grado de procesamiento en el borde, las soluciones en el borde todavía están luchando con los desafíos de la conectividad segura y la gestión de aplicaciones. Aquí es donde entra Barbara: nuestra plataforma de nodos de borde diseñada con seguridad por diseño que permite el despliegue, la gestión y la configuración de las aplicaciones en los nodos con un solo clic y de forma centralizada.

A través de la plataforma Barbara Edge podemos desplegar aplicaciones de inteligencia artificial desde un punto centralizado. Estas aplicaciones pueden ser algoritmos de protección y control, algoritmos de monitorización, algoritmos de balance energético, etc. Además, en cada nodo de borde podemos desplegar hasta 5 aplicaciones diferentes de distintos autores y somos capaces de comunicar un nodo con otro de forma que evitamos infraestructuras centralizadas con mayores costes y riesgos de seguridad.

Lectura recomendada: Cómo el Edge está transformando la gestión de activos en entornos críticos.

Estamos pasando de un modelo en el que la inteligencia estaba en los equipos industriales, en el hardware, a un modelo en el que la inteligencia reside en el software. El Edge computing sigue una clara tendencia de digitalización industrial orientada a dotar de inteligencia a los elementos distribuidos, y es fundamental contar con proveedores especializados como Barbara.

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