Reduce tus costes operativos mediante la automatización en tiempo real

Unirse a NVIDIA Inception proporcionará a Barbara apoyo para mejorar el rendimiento computacional de la plataforma y aumentar sus niveles de ciberseguridad. El programa también ofrecerá a Barbara la oportunidad de colaborar con expertos líderes del sector y otras organizaciones impulsadas por la IA.

Edge Computing ayuda a integrar las tecnologías de la información, la operación y la ingeniería, ya que convierte los datos en información válida para la toma de decisiones en tiempo real y puede relacionar datos procedentes de sistemas de IT, OT y ET, que pueden ser difíciles de integrar debido a sus orígenes tan diferentes. En este artículo escrito por Daniel Garrote, nos adentramos en los diferentes sistemas y en el papel de Edge Computing a la hora de ayudar integrar los mismos.

A medida que la inteligencia artificial sigue avanzando, la necesidad de sistemas de IA en tiempo real, adaptables y eficientes se vuelve cada vez más crítica. En este artículo, nos adentramos en cómo la computación de borde complementa y mejora la IA adaptativa, permitiendo que las aplicaciones inteligentes prosperen en entornos diversos y dinámicos. Acompáñenos a explorar la revolucionaria sinergia entre el edge computing y la IA adaptativa.

El Edge Computing desempeña un papel fundamental en la revolución del negocio marítimo, especialmente en el ámbito de la optimización energética. Al acercar los recursos informáticos a la fuente de datos, la computación de borde permite procesar y analizar datos en tiempo real a bordo de buques e instalaciones marinas. Este cambio de paradigma permite una gestión y optimización más eficientes de la energía, lo que se traduce en importantes reducciones de costes y un menor impacto ambiental.

A medida que miles de millones de activos se conectan a Internet, el mundo industrial se enfrenta a nuevos retos en materia de conectividad y ciberseguridad para la automatización y la toma de decisiones en tiempo real. En esta charla abordamos el papel clave de una Plataforma Edge como solución para superar el problema de Gravedad de Datos de la Nube.

Con el creciente número de recursos energéticos distribuidos (DER) en la red, los operadores energéticos necesitan un sistema predictivo basado en patrones de consumo y producción que les ayude a evitar congestiones y sobretensiones en la red. En este artículo abordamos un proyecto específico que estamos llevando a cabo en el marco del programa i-nergy, una iniciativa financiada por la UE cuyo objetivo es apoyar y desarrollar nuevos servicios energéticos basados en IA.

Forme parte de MLOps at the Edge. Esta encuesta es una oportunidad para formar parte del 1er informe global de MLOps para equipos de ML/ AI. Si quieres estar al día del despliegue de IA a escala, únete y participa en esta encuesta.

Con el rápido crecimiento de la inteligencia artificial, el impacto medioambiental de la IA es un tema candente. La IA ecológica pretende crear sistemas de IA sostenibles, eficientes desde el punto de vista energético y respetuosos con el medio ambiente. Sin embargo, alcanzar este objetivo requiere una combinación de diferentes tecnologías y una de las más críticas es Edge Computing. En este artículo, exploraremos la IA ecológica, su importancia y el papel fundamental del Edge Computing en su éxito.

El principal objetivo de la virtualización es proporcionar un nuevo entorno operativo que no esté vinculado a ningún hardware informático ni sistema operativo. Los componentes de hardware suelen estar diseñados para ser robustos y fiables, pero también pueden ser caros y difíciles de modificar o actualizar. Separar el hardware del software permite actualizar o modificar el software sin afectar al hardware.

Reproduzca este webinar impartido por algunos de los principales líderes en IA en España sobre las aplicaciones más importantes de Machine Learning y cómo su despliegue se acerca cada vez más a la fuente de datos para garantizar la privacidad y permitir la toma de decisiones en tiempo real.

Bajo el nombre SEC2GRID, Barbara junto con Ingeteam, Iberdrola, Ormazabal, Arteche, PwC, Zigor ZIV, Ikerlan y el Clúster GAIA dotarán de ciberseguridad a la red eléctrica. Un marco de colaboración compuesto por empresas competidoras que se extenderá hasta 2024 con una inversión total de 6,4 millones de euros.

En general, es importante comprender claramente los requisitos de la empresa y el problema que se intenta resolver a la hora de determinar el mejor enfoque para automatizar el reentrenamiento de un modelo de aprendizaje automático activo. También es importante supervisar continuamente el rendimiento del modelo y realizar ajustes en la cadencia de reentrenamiento y las métricas según sea necesario.

Apoyado por el Clúster Vasco de la Energía e Innovasturias, el proyecto I+CCM -Centro de Control Inteligente de Motores- tiene como objetivo desarrollar una solución para dotar de inteligencia y capacidad de interacción a través de IoT Industrial a los cuadros eléctricos que componen un sistema eléctrico.

Para operar de forma más eficiente, los operadores de agua se enfrentan al reto de monitorizar de forma unificada y completa todos los componentes que conforman las arquitecturas OT y de automatización industrial. El uso de Edge Nodes permite la conectividad con diferentes equipos en cada instalación y obtener datos en tiempo real. Descubre más en este artículo.

Aunque gran parte de las infraestructuras de agua existentes tienen decenas de años, en los últimos tiempos sus procesos han cambiado radicalmente gracias, en gran medida, a la tecnología digital. El edge computing es una de esas tecnologías que cambiará la forma de la industria del agua debido a la rapidez y fiabilidad que aporta a la hora de modernizar este tipo de infraestructuras.

El auge de la Industria 4.0 ha traído consigo una ingente cantidad de datos. Con la llegada del IoT, la automatización y los análisis avanzados, las organizaciones están recopilando y generando más datos que nunca. Estos datos tienen el potencial de revolucionar el funcionamiento de las industrias y mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, con la enorme cantidad de datos que se generan, es crucial que las organizaciones tengan la capacidad de controlarlos y gestionarlos eficazmente.

Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en entornos industriales es el mantenimiento predictivo. Si antes había un equipo humano de mantenimiento, con protocolos y rutinas de "revisión y seguimiento" (y reparación en caso necesario) de cada segmento o área de la cadena de producción, la IA puede hacerlo de forma mucho más precisa y con menos recursos.

La Inteligencia Artificial (IA) es el mayor catalizador de innovación tecnológica de la historia, con innumerables aplicaciones en el sector energético. Ejemplos clave son la optimización de la producción y el almacenamiento, el comercio inteligente en el mercado, el ahorro de los consumidores y los modelos de consumo eficiente para reducir la huella de carbono, entre otros.

Un nuevo concepto resuena en los últimos tiempos entre los analistas y profesionales del sector energético: el Internet de la Energía. Se trata de una tendencia que ha surgido de la urgencia provocada por la acumulación de acontecimientos que afectan a un sector que está más en crisis que nunca. Factores como el cambio climático, los conflictos internacionales, la crisis de suministro, la escalada de precios y las nuevas exigencias normativas han puesto al sector en el punto de mira.

Gracias a los nodos IoT, las redes eléctricas adquieren la flexibilidad necesaria para afrontar un futuro más electrificado. Las Smart Grids permiten conocer el consumo y la demanda y adoptar estrategias de mantenimiento predictivo.

¿Cómo puede beneficiarse el sector del agua de IoT Edge y la IA? IoT es una de las tecnologías que ha entrado con fuerza en el sector del agua, desarrollando soluciones ricas en funciones de monitorización, análisis y automatización. Mientras tanto, la inteligencia artificial (IA) está dejando su huella en la industria del agua, impulsando operaciones inteligentes mediante el aprendizaje automático para optimizar el uso de los recursos y los presupuestos operativos de las organizaciones.

El verdadero potencial del IoT Industrial sólo puede alcanzarse mediante la introducción de la Inteligencia Artificial. En este artículo iremos más allá de IoT y nos centraremos en Data Analytics y la explotación de Datos porque para nosotros IoT sin Big Data no es nada.

El uso de contenedores Docker en el Internet de las Cosas está cada vez más extendido, pero poder utilizar esta tecnología en IoT requiere de herramientas que permitan una gestión sencilla, centralizada y segura de todo el proceso.

La Plataforma Edge de Barbara permite el despliegue de algoritmos de diferentes autores en el mismo Nodo Edge y facilita su gestión remota de forma cibersegura.

IoT Edge Computing tiene el potencial de transformar la industria energética gracias a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, mejorando en última instancia la seguridad y la eficiencia operativas.

El sector eléctrico está viviendo una revolución y el Edge Computing se está posicionando como un gran aliado. Pero, ¿en qué casos de uso se está aplicando esta tecnología?

Con la Cuarta Revolución Industrial, aparecen muchas pequeñas empresas y start ups con una tecnología mucho más asequible, mucho más barata y empiezan a desplegar la arquitectura de recogida de datos en todo tipo de empresas grandes, medianas y pequeñas y empiezan a prestar servicios a empresas que antes no podían permitírselo.

La industria avanza hacia un paradigma informático capaz de distribuir y subordinar la toma de decisiones en tiempo real a lo que "piensen" sus nodos. Los Edge Orchestrators permiten esta toma de decisiones, facilitando la ejecución de modelos de Machine Learning cada vez más complejos de forma paralela y distribuida.

Hablamos de computación distribuida con Alex Cantos, VP de Producto de Barbara IoT sobre los grandes retos de la Industria Conectada y la Inteligencia Distribuida. Según él, la toma de decisiones en la Industria está centralizada debido al reto tecnológico de distribuirla, pero esto va a cambiar; tenemos la tecnología que nos permite llevar la inteligencia artificial a las plantas y crear máquinas cognitivas.

El proyecto ONNECTED busca digitalizar, conectar y permitir la comunicación de todos los equipos del sector HORECA y Lavandería Industrial de forma cibersegura. Con el apoyo de la IA y el Big Data, los fabricantes pueden ahora incorporar sensores, software y conectividad inalámbrica para añadir nuevas funcionalidades a sus productos y diferenciarlos en el mercado.

Barbara IoT publica el primer Barómetro de Industrial Edge Computing, un informe que ayuda a conocer el grado de desarrollo de esta tecnología en España.

La IA Edge o IA en el Edge ha surgido como una tecnología que cambia las reglas del juego para el mundo industrial. Las industrias con activos críticos altamente distribuidos serán las grandes beneficiarias de llevar la informática avanzada al Edge.

El Consorcio creado por Barbara IoT, RKL y Keynetic, desarrollará el proyecto piloto -Global Safey and Security Center- para Puertos del Estado cuyo objetivo es gestionar la seguridad, física y lógica, mediante técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial.

A medida que el mercado pasa de las pruebas de concepto a los grandes despliegues multiaplicación que requieren escalabilidad, surgen diferentes alternativas tecnológicas en el Edge. En este artículo, exploramos las bases para el éxito de un proyecto de Edge Computing.

Docker aporta una enorme flexibilidad a los equipos de desarrollo de aplicaciones: les da la libertad de desarrollar en el lenguaje de programación de su elección y desplegarlas fácilmente sin preocuparse del hardware final en el que se ejecutarán. También simplifica el mantenimiento y el control de versiones de las propias aplicaciones, lo que resulta muy útil para despliegues homogéneos en entornos distribuidos.

Barbara ha sido seleccionada entre 12 startups para participar en esta cohorte de la aceleradora de entre más de 424 solicitantes de 58 países. El programa pondrá en contacto a las startups con organizaciones energéticas líderes como ENEL, ENI, Iberdrola, GALP, Siemens Gamesa y Total Energies, para trabajar juntos en la resolución de complejos retos de energía limpia y descarbonización.

El sector de la energía está experimentando una profunda transformación y el Edge Computing se posiciona como una de las tecnologías habilitadoras para gestionar una energía cada vez más distribuida.

Cuando hablamos de "sostenibilidad del agua", los expertos utilizan algunos indicadores fundamentales. Para nosotros, el más importante es la resiliencia de sus infraestructuras, es decir, lo preparadas que están para situaciones adversas, y la eficiencia de sus procesos, medida como el número de recursos que hay que invertir para satisfacer una demanda concreta. La IA desempeña un papel fundamental en estos procesos.

Una red inteligente cada vez más compleja requiere dos aspectos principales: la visibilidad y, sobre todo, la capacidad de automatizar las decisiones. Esta capacidad de tomar decisiones de forma autónoma es posible gracias a las aplicaciones virtuales en los nodos de borde.

El crecimiento de la tecnología Edge está provocando una revolución en el camino hacia la Industria 4.0, y ha surgido la necesidad de definir las diferentes partes del Edge y sus funcionalidades. Conceptos como thin edge y thick edge han surgido del crecimiento exponencial de la tecnología Edge Computing, que según los expertos del sector es la clave para la transformación digital de las infraestructuras industriales críticas.

Los avances en Inteligencia Artificial siguen actuando como motor de la transición digital de la industria. Con el poder de la IA y la analítica empujando a las operaciones de TI, es solo cuestión de tiempo que la inteligencia artificial se integre en todos los procesos industriales.

Como parte del auge del Internet Industrial, toda la maquinaria, el transporte y las instalaciones se están equipando con una nueva generación de instrumentos y sensores que generan petabytes de datos y que, gracias al avance de la inteligencia artificial y el Edge Computing, permiten implementar aplicaciones de mantenimiento predictivo con capacidad de respuesta en tiempo real.

Todavía estamos en los albores del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la industria. Aun así, a medida que imaginamos nuevos casos de uso y los desarrollamos en nuestro entorno, nos damos cuenta de que el éxito en el futuro depende de la correcta implementación hoy.

A medida que crece la tendencia de los microservicios, se extiende el uso de contenedores. Para escalar su despliegue, es necesario orquestar todo el proceso y aquí es donde surge Kubernetes, una herramienta de moda entre los DevOps y una referencia en el mundo de la nube en los últimos años.

En este contexto futuro, en el que ni la producción ni la distribución están óptimamente garantizadas, todas las miradas se dirigen a los llamados mecanismos de Gestión Activa de la Demanda o "Demand Response", que podría traducirse al castellano como "respuesta a la demanda".

La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático son las tecnologías más populares utilizadas para crear sistemas inteligentes y, aunque están relacionadas, no son lo mismo. Debido a esta relación, cuando se analiza la Inteligencia Artificial frente al Aprendizaje Automático, en realidad se está analizando su interconexión.

Cuatro de cada diez empresas españolas duplicarán sus inversiones en Edge Computing para 2022. A continuación analizaremos: Por qué está impactando tan fuerte esta tecnología, qué ventajas tiene para las organizaciones, cuál es su grado de madurez en España y cómo escalar su despliegue de forma eficiente y sencilla.

El gemelo digital es uno de los principales temas de debate sobre la industria conectada o industria 4.0. Hay sectores en los que ya no solo son una realidad, sino una parte fundamental de las operaciones. La industria manufacturera utiliza gemelos digitales en su día a día, ayudando a manejar maquinaria, monitorizar material, predecir comportamientos o planificar tareas, utilizando una copia virtual de los sistemas implicados, y ahorrando así cientos de visitas sobre el terreno.

Edge Mesh propone que todas las tareas informáticas y los datos se compartan utilizando una red mallada de dispositivos de borde y routers, lo que ofrece muchas ventajas, como procesamiento distribuido, baja latencia, tolerancia a fallos, mayor escalabilidad y seguridad y privacidad mejoradas. Estas ventajas son primordiales para las aplicaciones críticas que requieren procesamiento en tiempo real, mayor fiabilidad o apoyo a la movilidad.

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.

El objetivo de este artículo es ayudar al ecosistema industrial (proveedores de servicios, integradores, empresas...) a comprender mejor el panorama industrial de la tecnología Edge. Se sabe que para 2026, el 30% de las capacidades empresariales empaquetadas se desplegarán en el Edge con recursos integrados (gateways con computación local) para impulsar la inferencia y los resultados empresariales sobre los datos cercanos. Conoce más sobre los resultados de la encuesta realizada  a 200 empresas industriales sobre tecnologías Edge.