Edge AI: el futuro de la inteligencia artificial y edge computing

La computación perimetral está siendo testigo de un interés significativo con nuevos casos de uso, especialmente después de la introducción de 5G. El informe State of the Edge de 2021 de la Fundación Linux predice que la capitalización de mercado global de la infraestructura de edge computing valdría más de $ 800 mil millones para 2028. Al mismo tiempo, las empresas también están invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial (IA). La encuesta de McKinsey del año pasado muestra que el 50% de los encuestados ha implementado IA en al menos una función empresarial.

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Si bien la mayoría de las empresas están haciendo estas inversiones en tecnología como parte de su viaje de transformación digital, las organizaciones con visión de futuro y las empresas en la nube ven nuevas oportunidades al fusionar las tecnologías de edge computing y la IA, o edge IA. Echemos un vistazo más de cerca a los desarrollos en torno a Edge AI y el impacto que esta tecnología está generando en las empresas digitales modernas.

¿Qué es Edge AI?

La IA se basa en gran medida en la transmisión de datos y el cálculo de complejos algoritmos de aprendizaje automático. La computación de borde establece un paradigma de computación de la nueva era que mueve la inteligencia artificial y el aprendizaje automático al lugar donde realmente tienen lugar la generación de datos y la computación: el borde de la red. La fusión de la computación perimetral y la inteligencia artificial dio lugar a una nueva frontera: la inteligencia artificial perimetral.

Edge AI permite una computación e información más rápidas, una mejor seguridad de los datos y un control eficiente sobre el funcionamiento continuo. Como resultado, puede mejorar el rendimiento de las aplicaciones habilitadas para IA y mantener bajos los costos operativos. Edge AI también puede ayudar a la IA a superar los desafíos tecnológicos asociados con ella.

Edge AI facilita el aprendizaje automático, la aplicación autónoma de modelos de aprendizaje profundo y algoritmos avanzados en los propios dispositivos de Internet de las cosas (IoT), lejos de los servicios en la nube.

¿Cómo transformará Edge AI a las empresas?

Un modelo eficiente de IA de borde tiene una infraestructura optimizada para la informática de borde que puede manejar cargas de trabajo de IA más voluminosas en el borde y cerca del borde. Edge AI junto con soluciones de almacenamiento pueden proporcionar un rendimiento líder en la industria y una escalabilidad ilimitada que permite a las empresas usar sus datos de manera eficiente.

Muchas empresas globales ya están cosechando los beneficios de Edge AI. Desde la mejora del monitoreo de la producción de una línea de ensamblaje hasta la conducción de vehículos autónomos, Edge AI puede beneficiar a varias industrias. Además, el reciente lanzamiento de la tecnología 5G en muchos países da un impulso adicional a Edge AI a medida que continúan surgiendo más aplicaciones industriales para la tecnología.

Algunos de los beneficios de la computación perimetral impulsada por IA en las empresas incluyen:

  • Un mantenimiento predictivo eficiente y una gestión de activos
  • Período de inspección de menos de un minuto por producto
  • Reduce los problemas de campo
  • Mejor satisfacción del cliente
  • Garantice una infraestructura de inteligencia artificial de borde a gran escala y una gestión del ciclo de vida de los dispositivos de borde
  • Mejorar las medidas de control del tráfico en las ciudades.

La implementación de Edge AI es una sabia decisión empresarial, ya que Insight estima un retorno de la inversión (ROI) promedio del 5,7% de las implementaciones industriales de Edge AI durante los próximos tres años.

Las ventajas de aplicar el aprendizaje automático en el borde

El aprendizaje automático es la simulación artificial del proceso de aprendizaje humano con el uso de datos y algoritmos. El aprendizaje automático con la ayuda de Edge AI puede ayudar, especialmente a las empresas que dependen en gran medida de los dispositivos de IoT.

Algunas de las ventajas del aprendizaje automático en el borde se mencionan a continuación.

Privacidad : hoy en día, dado que la información y los datos son los activos más valiosos, los consumidores son cautelosos con la ubicación de sus datos. Las empresas que pueden ofrecer funciones personalizadas habilitadas por IA en sus aplicaciones pueden hacer que sus usuarios comprendan cómo se recopilan y almacenan sus datos. Potencia la fidelidad de los clientes a la marca.

Latencia reducida : la mayoría de los procesos de datos se llevan a cabo tanto a nivel de red como de dispositivo. Edge AI elimina el requisito de enviar grandes cantidades de datos a través de redes y dispositivos; así, mejorar la experiencia del usuario.

Ancho de banda mínimo : todos los días, una empresa con miles de dispositivos IoT tiene que transmitir grandes cantidades de datos a la nube. Luego, lleve a cabo la analítica en la nube y vuelva a transmitir los resultados de la analítica al dispositivo. Sin un ancho de banda de red más amplio y almacenamiento en la nube, este complejo proceso lo convertiría en una tarea imposible. Sin mencionar la posibilidad de exponer información sensible durante el proceso.

Sin embargo, Edge AI implementa la tecnología cloudlet, que es un almacenamiento en la nube a pequeña escala ubicado en el borde de la red. La tecnología Cloudlet mejora la movilidad y reduce la carga de transmisión de datos. En consecuencia, puede reducir el costo de los servicios de datos y mejorar la velocidad y confiabilidad del flujo de datos.

Infraestructura digital de bajo costo : según Amazon , el 90% de los costos de infraestructura digital provienen de la inferencia, un proceso de generación de datos vital en el aprendizaje automático. El sesenta por ciento de las organizaciones encuestadas en un estudio reciente realizado por RightScale están de acuerdo en que el santo grial del ahorro de costos se esconde en las iniciativas de computación en la nube. Edge AI, por el contrario, elimina los exorbitantes gastos incurridos en los procesos de inteligencia artificial o aprendizaje automático llevados a cabo en los centros de datos basados en la nube.

Tecnologías que influyen en el desarrollo de la inteligencia artificial perimetral

Los avances en el conocimiento, como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el desarrollo de IoT, tienen un papel más importante en el ámbito de la IA de borde. Sin embargo, el verdadero desafío radica en seguir estrictamente la trayectoria de los desarrollos en informática. En particular, las aplicaciones y los dispositivos habilitados para IA de próxima generación que pueden encajar perfectamente dentro del ecosistema de IA y aprendizaje automático.

Afortunadamente, el campo de la informática de borde está siendo testigo de un desarrollo de hardware prometedor que aliviará las limitaciones actuales de la IA de borde. Las empresas emergentes como Sima.ai , Esperanto Technologies y AIStorm se encuentran entre las pocas organizaciones que desarrollan microchips que pueden manejar grandes cargas de trabajo de IA.

En agosto de 2017, Intel adquirió Mobileye, una empresa de tecnología de seguridad visual con sede en Tel Aviv, por $ 15,3 mil millones. Recientemente, Baidu, un gigante tecnológico multinacional chino, inició la producción en masa de chips Kunlun AI de segunda generación, un microchip ultrarrápido para computación de borde.

Además de los microchips, Edge TPU de Google, Jetson Nano de Nvidia, junto con Amazon, Microsoft, Intel y Asus, se embarcaron en el tren del desarrollo de la placa base para mejorar la destreza de la computación de borde. AWS DeepLens de Amazon , la primera cámara de video habilitada para aprendizaje profundo del mundo, es un avance importante en esta dirección.

Desafíos de Edge AI

Mala calidad de los datos : la mala calidad de los datos de los principales proveedores de servicios de Internet en todo el mundo constituye un obstáculo importante para la investigación y el desarrollo de Edge AI. Un informe reciente de Alation revela que el 87% de los encuestados, en su mayoría empleados de empresas de tecnología de la información (TI), confirman la mala calidad de los datos como la razón por la que sus organizaciones no implementan la infraestructura Edge AI.

Característica de seguridad vulnerable : algunos expertos digitales afirman que la naturaleza descentralizada de la informática de borde aumenta sus características de seguridad. Pero, en realidad, los datos agrupados localmente exigen seguridad para más ubicaciones. Estos puntos de datos físicos incrementados hacen que una infraestructura de IA de Edge sea vulnerable a varios ciberataques.

Poder de aprendizaje automático limitado : el aprendizaje automático requiere un mayor poder computacional en las plataformas de hardware de computación perimetral. En la infraestructura Edge AI, el rendimiento de la computación se limita al rendimiento del dispositivo Edge o IoT. En la mayoría de los casos, los modelos grandes y complejos de Edge AI deben simplificarse antes de la implementación en el hardware de Edge AI para aumentar su precisión y eficiencia.

Casos de uso para Edge AI

Asistentes virtuales

Los asistentes virtuales como Alexa de Amazon o Siri de Apple son grandes benefactores de los desarrollos en Edge AI, que permite que sus algoritmos de aprendizaje automático aprendan en profundidad a una velocidad rápida a partir de los datos almacenados en el dispositivo en lugar de depender de los datos almacenados en la nube.

Inspección óptica automatizada

La inspección óptica automatizada juega un papel importante en las líneas de fabricación. Permite la detección de piezas defectuosas de componentes ensamblados de una línea de producción con la ayuda de un análisis visual automatizado de Edge AI. La inspección óptica automatizada permite un análisis de datos ultrarrápido de alta precisión sin depender de grandes cantidades de transmisión de datos basada en la nube.

Vehículos autónomos

La capacidad de toma de decisiones más rápida y precisa de los vehículos autónomos habilitados por Edge AI da como resultado una mejor identificación de los elementos del tráfico vial y una navegación más fácil de las rutas de viaje que los humanos. Da como resultado un transporte más rápido y seguro sin interferencias manuales.

Y más allá

Además de todos los casos de uso discutidos anteriormente, Edge AI también puede desempeñar un papel crucial en las tecnologías de reconocimiento facial, la mejora de la seguridad de IoT industrial y la atención médica de emergencia. La lista de casos de uso de Edge AI sigue creciendo día a día. En un futuro cercano, al satisfacer las necesidades personales y comerciales de todos, Edge AI se convertirá en una tecnología tradicional del día a día.

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