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Edge AI explicado en 5 minutos o menos

Edge AI lleva la IoT y la computación perimetral al siguiente nivel.

A medida que las industrias se esfuerzan por aumentar la automatización, la eficiencia y la seguridad, la inteligencia artificial de vanguardia se ha convertido en la tecnología más demandada. Desde la agricultura hasta la conducción y la atención médica, puede generar un cambio positivo y abrir las puertas a miles de nuevas posibilidades.

Edge AI ayuda a las aplicaciones a reconocer patrones y realizar tareas repetitivas de manera segura. Siga leyendo para obtener más información sobre esta tecnología de moda.

¿Qué es IA perimetral?

Edge AI es la tecnología que involucra computación de borde e inteligencia artificial. Por lo tanto, este concepto depende en gran medida de la informática perimetral. Se trata de implementar aplicaciones de IA en dispositivos de borde para que la IA pueda funcionar en el borde de la red.

¿Qué es Edge-AI-1?

Con la ayuda de Internet, la periferia puede estar literalmente en cualquier lugar. Estos pueden ser semáforos, tiendas minoristas, hospitales, teléfonos, etc. Independientemente de la ubicación, Edge AI puede realizar cálculos autónomos y compartir datos con otros dispositivos IoT. Básicamente, opera y toma decisiones localmente sin mover datos a la nube o a un servidor remoto.

¿Cómo funciona Edge AI?

Supongamos que una máquina necesita funcionar como un ser humano y realizar tareas como identificar objetos, hablar con lenguaje natural, conducir un automóvil o comprender el habla. En este caso, debe reproducir la inteligencia humana.

Aquí, la IA replica la cognición humana utilizando la Red Neural Profunda (DNN), que es una estructura de datos. Estas redes se entrenan a través de miles de preguntas sobre un tema en particular y sus respuestas correctas. Por lo tanto, se vuelven capaces de responder a este tipo de preguntas.

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Estos modelos pueden ejecutarse directamente en el borde de una red determinada en la IA de borde. El borde generalmente se encuentra cerca del sistema donde se generan los datos.

Estos pueden recopilar y procesar datos del dispositivo mientras monitorean su comportamiento al mismo tiempo. Por lo tanto, el dispositivo puede corregir problemas, tomar decisiones y hacer predicciones.

Beneficios de la IA perimetral

Beneficios de Edge-AI

Procesamiento de datos en tiempo real

El borde de la red es donde se colocan los sensores y los dispositivos IoT. La mayor ventaja de esta tecnología es que hace que el borde sea capaz de realizar computación de alto rendimiento. Con esta tecnología, las aplicaciones de IA ejecutan algoritmos DL y ML para procesar instantáneamente los datos de campo.

Privacidad y seguridad

Privacidad y seguridad

Debido a que la mayoría de las operaciones de IA perimetral se realizan en un dispositivo perimetral, se envían menos datos a ubicaciones externas. Esto significa que hay menos riesgo de robo de datos y se preserva la confidencialidad. Incluso cuando necesita enviar los datos a la nube, todos los datos redundantes e innecesarios se omiten del proceso.

Costos reducidos de ancho de banda y nube

Coincidiendo con el punto anterior, edge AI utiliza menos ancho de banda de internet porque se envían menos datos a la nube. Por lo tanto, reduce sus gastos relacionados con el servicio en la nube y el ancho de banda.

Menos consumo de energía

Los dispositivos que ejecutan IA de última generación son generalmente muy eficientes en términos de consumo de energía. Por lo tanto, estos requieren menos energía que los dispositivos que utilizan centros de datos en la nube para el procesamiento y análisis de datos.

Escalabilidad y Versatilidad

Con más y más empresas que hacen que sus dispositivos sean compatibles con tecnología de punta, pueden escalar fácilmente cuando sea necesario.

Desventajas de Edge AI

  • Si bien es segura en comparación con la computación en la nube, la IA perimetral también puede enfrentar problemas de seguridad debido a errores humanos y aplicaciones inseguras a nivel local.
  • Si un sistema de inteligencia artificial de última generación descarta datos relevantes por error o por un algoritmo ineficiente, producirá un análisis erróneo.
  • Al carecer de toda la potencia informática de la IA en la nube, estos dispositivos solo pueden realizar una cantidad limitada de tareas.
  • Si los dispositivos son incompatibles con Edge AI, los bloqueos y las interrupciones son inevitables.

Casos de uso de IA perimetral

#1. internet de las cosas industrial

Edge AI se puede utilizar para inspeccionar la calidad del producto a través de algoritmos de IA. Por lo tanto, no hay necesidad de inspecciones manuales en la línea de producción.

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#2. seguridad de casa

seguridad de casa

Edge AI se está volviendo popular para la seguridad del hogar y la oficina. En comparación con las cámaras tradicionales, los dispositivos con IA avanzada pueden detectar personas y actividades sospechosas en tiempo real. Como resultado, los usuarios obtienen un servicio eficiente a menor costo.

#3. Fabricación

En esta industria, los sensores y dispositivos de inteligencia artificial avanzados recopilan datos rápidos y los analizan al instante. Así, los fabricantes pueden monitorear y controlar sus activos e implementar los protocolos de mantenimiento necesarios.

#4. Venta minorista

Edge AI puede mejorar la experiencia del cliente con comandos de voz y comandos de voz. Todo lo que necesitan es un altavoz inteligente o un teléfono inteligente para buscar productos o realizar pedidos en línea con comandos de voz.

#5. Energía

Las plantas de petróleo y gas, generalmente ubicadas en áreas remotas, utilizan IA de última generación para el análisis y procesamiento de información en tiempo real. Su capacidad para trabajar sin conexión lo convierte en la mejor opción para estos sitios, ya que estos no tienen una buena conectividad a Internet.

#6. Cuidado de la salud

Cuidado de la salud

El uso de la tecnología Edge AI en el cuidado de la salud está hecho para el monitoreo de pacientes. Las aplicaciones Edge AI procesan localmente los datos del dispositivo de monitoreo. Por lo tanto, los hospitales obtienen visibilidad en tiempo real del estado de los pacientes.

Beneficios comerciales de Edge AI

  • Edge AI aporta más poder y eficiencia al proceso empresarial.
  • Puede servir los datos necesarios en tiempo real sin ningún retraso.
  • El costo de la red y el ancho de banda de la IA perimetral también es más bajo que el de la IA en la nube.
  • Los modelos de IA utilizados en esta tecnología están mejorando en función de las necesidades de la industria.
  • Al ser una tecnología descentralizada y fuera de línea, ofrece disponibilidad y confiabilidad superiores.
  • Admite la privacidad de los datos al almacenarlos localmente y solo cargar el análisis en la nube.

Edge AI vs Cloud AI: diferencias

Edge-AI-vs.-Cloud-AI

Poder

Los dispositivos Edge AI tienen menos poder de cómputo que la IA en la nube. Cuando necesita mucho procesamiento de datos, la IA en la nube es la mejor opción.

Ancho de banda de Internet

Edge AI procesa la mayoría de los datos en el dispositivo de borde. Por lo tanto, necesita menos ancho de banda que la IA en la nube, que envía todos los datos al servidor en la nube.

Latencia

Se prefiere Edge AI para aplicaciones que requieren una inferencia rápida en tiempo real. En el caso de la IA en la nube, una transferencia de datos retrasada puede causar problemas.

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Seguridad

Edge AI puede mantener la privacidad y la seguridad de los datos, mientras que Cloud AI es propensa a la pérdida de integridad de los datos y a los ataques cibernéticos.

Recursos de aprendizaje de IA perimetral

#1. Edge AI: Convergencia de Edge Computing e Inteligencia Artificial

Este libro le enseña cómo la computación perimetral y la IA pueden ser beneficiosas cuando se implementan juntas. Además de la inteligencia de borde y el borde inteligente, aquí se presentarán sus métodos y tecnologías de implementación.

También lo ayudará a comprender la inferencia de IA, el entrenamiento de IA, la aplicación de vanguardia y las tendencias futuras en este tema que darán forma al futuro.

#2. IA de vanguardia: resolución de problemas del mundo real con aprendizaje automático integrado

Si desea convertirse en un experto en IA y ML para dispositivos Edge, este libro es para usted. Después de leerlo, comprende qué proyectos son los más adecuados para ser resueltos utilizando IA de última generación.

Además de explorar patrones de diseño para aplicaciones de inteligencia artificial de vanguardia, este libro también le enseña sobre el flujo de trabajo del desarrollo de sistemas de inteligencia artificial.

#3. Applied Edge AI: conceptos, plataformas y casos de uso de la industria

Este libro habla sobre conceptos, plataformas y casos de uso de inteligencia artificial de vanguardia. A partir de ahí, puede aprender sobre las tecnologías, sistemas, procesos, modelos, aplicaciones y prácticas relacionadas con este concepto.

Además, este recurso arrojará luz sobre los kits de herramientas, algoritmos, chips y plataformas de IA que puede usar para la inteligencia perimetral.

#4. Edge Intelligence en desarrollo: optimización, aprendizaje profundo y aplicaciones

Este libro le enseña cómo integrar la IA en las redes perimetrales, para que pueda aprovechar al máximo el potencial de IoT y Big Data a través de la IA perimetral o la inteligencia perimetral. Es una compilación de investigaciones realizadas sobre IA de vanguardia.

A partir de este recurso, puede obtener una descripción general de las próximas arquitecturas, marcos y tecnologías utilizadas para el perímetro de la red. Además, implica una discusión de las aplicaciones, el mercado y las futuras oportunidades de investigación sobre este tema.

Conclusión

Más empresas adoptarán IA de vanguardia para obtener información en tiempo real, costos más bajos y una mejor privacidad. Tener una comprensión sólida de este concepto lo ayudará a enfrentar los desafíos.

Puede consultar este artículo como una guía de IA de vanguardia, donde también hemos incluido recursos de aprendizaje de IA de vanguardia. Es posible que también desee obtener más información sobre la computación perimetral y el análisis perimetral.

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