Industria al límite

Visualiza nuestro seminario web a la carta "Cómo maximizar tus datos Edge". Tanto si acabas de empezar a recopilar datos y quieres maximizar su potencial como si estás inmerso en tu viaje hacia la transformación digital y quieres aprovechar la IA en el perímetro, este seminario web ofrece ideas prácticas aplicables a cada etapa del viaje hacia el perímetro de tu empresa.

Edge Computing emerge como una tecnología transformadora en la industria del petróleo y el gas, impulsando la eficiencia y la innovación en los esfuerzos de transformación digital. Al aprovechar la potencia de la computación de borde, las organizaciones pueden optimizar las operaciones, mejorar los protocolos de seguridad y extraer un mayor valor de sus recursos.

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.

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.

Hemos visto especialmente durante los últimos meses cómo se han reproducido lanzamientos de modelos con miles de millones de parámetros que requieren una gran potencia de procesamiento. Por otro lado, también existe una tendencia creciente que gira en torno a la capacidad de ejecutar modelos ligeros en tiempo real sin necesidad de conexión constante en dispositivos de bajo consumo como microcontroladores, sensores y otros sistemas embebidos que también está revolucionando la industria de la IA. Esta tendencia se conoce como TinyML.

Edge Computing permite a las organizaciones industriales tomar decisiones y actuar en tiempo real, reducir la latencia, mejorar la fiabilidad, aumentar la seguridad, reducir costes y permitir la supervisión y el control remotos. En este artículo, exploramos cómo Edge Computing se está convirtiendo en una tecnología de referencia para las empresas industriales que buscan digitalizar sus operaciones.