El imperativo empresarial de la IA Edge para resolver los retos del ancho de banda

El mundo de la tecnología está cambiando rápidamente, y la IA de vanguardia está a la cabeza. Este enfoque vanguardista de la inteligencia artificial está cambiando la forma en que procesamos los datos, especialmente en el ámbito del Internet de las Cosas (IoT). A medida que las empresas se enfrentan a volúmenes de datos cada vez mayores y a la necesidad de tomar decisiones en tiempo real, la IA periférica se perfila como un elemento de cambio que ofrece soluciones a los cuellos de botella del ancho de banda y a los problemas de privacidad de los datos que han afectado durante mucho tiempo a los sistemas tradicionales basados en la nube.

La inteligencia artificial en los bordes está causando sensación en varios sectores, desde la fabricación a la atención sanitaria. Aporta capacidades de visión por ordenador a los dispositivos IoT, lo que permite un procesamiento de datos más rápido y eficiente directamente en la fuente. Este cambio de la computación en la nube a la computación en los bordes no es sólo una actualización técnica, sino un imperativo empresarial. A medida que profundicemos, exploraremos cómo está evolucionando la IA en los bordes, su papel en la resolución de los retos del ancho de banda y los sectores que están cosechando sus beneficios. También echaremos un vistazo a cómo empresas como LatticeWork y su solución VAISense están a la vanguardia de esta revolución tecnológica, ofreciendo alternativas inteligentes y soluciones prácticas a las empresas que buscan hacer sus operaciones más inteligentes y eficientes.

La evolución de la IA: de la nube a la periferia

El viaje de la IA ha estado marcado por cambios significativos en la infraestructura y las capacidades de procesamiento. Esta evolución ha reconfigurado la forma en que las empresas manejan los datos y toman decisiones, pasando de los sistemas tradicionales a las soluciones basadas en la nube y, ahora, a la vanguardia de la tecnología.

Limitaciones de la IA tradicional

Los sistemas tradicionales de IA, aunque altamente escalables para tareas bien definidas y entornos estables, se enfrentaban a importantes retos a la hora de adaptarse a nuevos escenarios ¹. Estos sistemas expertos o basados en reglas operaban dentro de unos límites predefinidos establecidos por programadores humanos, careciendo de la capacidad de aprender de nuevos datos ². Aunque podían manejar eficientemente grandes volúmenes de datos y complejos procesos de toma de decisiones, su inflexibilidad obstaculizaba su aplicación en entornos dinámicos ¹. Los sistemas de IA tradicionales, aunque altamente escalables para tareas bien definidas y entornos estables, se enfrentaban a importantes retos a la hora de adaptarse a nuevos escenarios.

El auge de la computación de borde

A medida que avanzaba la tecnología, la atención se desplazó hacia la computación de borde, un paradigma que acerca la computación a la fuente de datos. Este enfoque reduce la latencia, mejora la capacidad de respuesta en tiempo real y minimiza la necesidad de transmisión de datos a servidores centralizados en la nube ³. La computación de borde permite el procesamiento de datos en el punto de creación o cerca de él, ya sea en la gestión de flotas, máquinas industriales automatizadas, drones o vehículos autónomos ³. El impacto de la computación de borde es sustancial.

El impacto del edge computing es sustancial. IDC informa de que se espera que el gasto mundial en edge computing alcance los 232.000 millones de dólares en 2024, un 15,4% más que en 2023 ³. Este crecimiento subraya la creciente importancia del edge computing en diversas industrias.

Convergencia de IA y Edge

La fusión de IA y edge computing ha dado lugar a Edge AI o Edge Intelligence. Esta convergencia traslada la computación de IA de la nube a los dispositivos de borde, donde se generan los datos ⁴. La IA de borde ofrece varias ventajas:

1. Baja latencia: Al procesar los datos localmente, Edge AI reduce significativamente los tiempos de respuesta, algo crucial para las aplicaciones que requieren la toma de decisiones en tiempo real ⁴.

2. Preservación de la privacidad: Los datos en bruto permanecen almacenados localmente en los dispositivos edge, lo que mejora la privacidad y garantiza el cumplimiento de la normativa de protección de datos ⁴.

3. Mayor fiabilidad: La arquitectura de computación descentralizada y jerárquica de Edge AI proporciona una computación más fiable ⁴.

4. Escalabilidad: Edge AI promueve la aplicación generalizada del aprendizaje profundo en todas las industrias, impulsando la adopción de la IA ⁴. Escalabilidad.

La combinación de Edge Computing e IA ha creado nuevas oportunidades de innovación y crecimiento comercial. Gartner Hype Cycles nombra a Edge Intelligence como una tecnología emergente que se espera alcance una meseta de productividad en los próximos 5 a 10 años ⁴.

A medida que las empresas continúan adaptándose a este panorama en evolución, compañías como LatticeWork están a la vanguardia, ofreciendo soluciones que aprovechan Edge AI para mejorar la eficiencia operativa y los procesos de toma de decisiones. Al acercar las capacidades de IA a la fuente de datos, VAISense (una solución de LatticeWork ) permite a las empresas aprovechar el poder de la información en tiempo real al tiempo que aborda las preocupaciones sobre la latencia, el ancho de banda y la privacidad de los datos.

Edge AI: una solución a los cuellos de botella del ancho de banda

La IA en el borde, también conocida como "IA en el borde", acerca el cálculo de la IA a la fuente de datos, ofreciendo una potente solución a los problemas de ancho de banda. Este enfoque implica desplegar aplicaciones de IA en dispositivos repartidos por todo el mundo físico, procesando los datos localmente en lugar de en instalaciones centralizadas en la nube ⁵. De este modo, Edge AI aborda varios problemas críticos a los que se enfrentan las empresas en el panorama actual impulsado por los datos.

Minimización de la latencia

Una de las principales ventajas de Edge AI es su capacidad para reducir significativamente la latencia. Al procesar los datos localmente en los dispositivos, Edge AI elimina la necesidad de enviar información a servidores remotos en la nube para su análisis ^. Este procesamiento local permite la toma de decisiones y la capacidad de respuesta en tiempo real, por lo que es ideal para aplicaciones que requieren una acción inmediata, como los vehículos autónomos y la automatización industrial ⁶.

A medida que avanzan las tecnologías de hardware, es cada vez más posible crear potentes aplicaciones de IA que ofrezcan información valiosa en tiempo real. La clave está en implementar la inferencia en el perímetro para reducir la latencia y acelerar la obtención de información ⁷. La inferencia en el perímetro aprovecha un hardware cada vez más potente, como NVIDIA Jetson, Google Coral y Hailo, que proporcionan placas de computación integradas de alta eficiencia y pequeño factor de forma y módulos de aceleración diseñados para funcionar en el perímetro ⁷.

Mejora de la privacidad y la seguridad de los datos

La IA Edge tiene un impacto significativo en la privacidad y seguridad de los datos. Al realizar la mayor parte del procesamiento de datos localmente, minimiza la cantidad de datos enviados a ubicaciones externas o servidores remotos en la nube ⁶. Este enfoque reduce el riesgo de manipulación incorrecta de los datos y mejora la privacidad, que es crucial para datos sensibles como la seguridad, la propiedad intelectual y otra información privada ⁶.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que, aunque el procesamiento de datos localmente en los dispositivos puede reducir algunas amenazas, la naturaleza distribuida de la computación de borde introduce su propio conjunto de retos de seguridad ⁸. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben aplicar medidas de seguridad sólidas, incluidas funciones de seguridad a nivel de hardware, actualizaciones periódicas del firmware y una supervisión exhaustiva para detectar y evitar accesos no autorizados o intentos de manipulación en el hardware de Edge AI ⁵.

Reducción de la dependencia de la nube

Edge AI ayuda a reducir la dependencia de recursos externos, garantizando una funcionalidad y capacidad de respuesta ininterrumpidas, lo cual es vital para aplicaciones de misión crítica ⁶. Este enfoque optimiza la utilización del ancho de banda de la red, disminuye los costes de transferencia de datos y reduce la congestión de la red, especialmente en entornos con disponibilidad limitada de ancho de banda ⁶.

Al acercar las capacidades de IA a la fuente de datos, VAISense permite a las empresas aprovechar el poder de la información en tiempo real, al tiempo que aborda las preocupaciones sobre la latencia, el ancho de banda y la privacidad de los datos. A medida que el coste total de propiedad de la inferencia basada en el borde sigue disminuyendo y aumenta la demanda de análisis en tiempo real e hiperautomatización, los desarrolladores de tecnología tendrán que adaptar sus soluciones para satisfacer estas nuevas expectativas ⁷.

Industrias que se benefician de Edge AI

Fabricación e IoT industrial

Edge AI está revolucionando el sector de la fabricación, acercando las capacidades de IA al borde de la red. Esto permite el procesamiento y análisis de datos en tiempo real en dispositivos de borde, mejorando el rendimiento, la puntualidad y la seguridad en diversas aplicaciones ⁹. El mantenimiento predictivo, un aspecto crítico para garantizar la funcionalidad continua de las máquinas, se beneficia enormemente de Edge AI. Al aprovechar los cálculos en tiempo real de la vida útil restante (RUL) y el final de la vida útil (EOL), los fabricantes pueden obtener información instantánea sobre la salud y el rendimiento de la maquinaria ⁹.

El control de calidad en tiempo real es otra área en la que brilla Edge AI. Mediante la implementación de modelos de IA directamente en los dispositivos periféricos, los fabricantes pueden analizar los datos de los sensores en tiempo real, detectando y abordando rápidamente los problemas relacionados con la calidad ⁹. Este enfoque reduce significativamente los residuos y garantiza que los productos de alta calidad lleguen al mercado.

Sanidad y telemedicina

En el sector sanitario, la IA Edge está avanzando a pasos agigantados. Permite el análisis de datos en tiempo real de dispositivos médicos, como monitores de pacientes y wearables, proporcionando un acceso rápido a información crítica gracias a su baja latencia ¹⁰. Este procesamiento inmediato es crucial para aplicaciones sensibles al tiempo, como la monitorización remota de pacientes y la respuesta de emergencia a crisis médicas.

El edge computing en sanidad también mejora la privacidad y seguridad de los datos. Al procesar los datos localmente, se minimiza la cantidad de información sensible de los pacientes que se transmite a través de las redes, lo que reduce el riesgo de filtración de datos y garantiza el cumplimiento de normativas sobre privacidad como la HIPAA ¹⁰.

Comercio minorista y experiencia del cliente

Los minoristas están aprovechando Edge AI para crear experiencias de compra personalizadas. Mediante el análisis de datos en tiempo real, pueden identificar los intereses y preferencias de los compradores, dirigiéndose a ellos con ofertas y promociones relevantes ¹¹. Esto no solo aumenta las ventas, sino que también mejora la satisfacción del cliente.

Edge AI permite a los minoristas adaptar estrategias de marketing basadas en información en tiempo real, reforzar la fidelidad del cliente e impulsar el crecimiento del negocio. También ayuda a optimizar la distribución de las tiendas, la colocación de los productos y la asignación del personal mediante el análisis de los movimientos y la participación de los clientes ¹¹. VAISense ofrece soluciones que aprovechan Edge AI para mejorar la eficiencia operativa y los procesos de toma de decisiones en entornos minoristas.

Conclusión

Edge AI está provocando una revolución en la forma en que las empresas gestionan el procesamiento de datos y la toma de decisiones. Al acercar las capacidades de IA a la fuente de datos, aborda los cuellos de botella del ancho de banda, reduce la latencia y aumenta la privacidad de los datos. Este cambio tiene un impacto significativo en varias industrias, desde la fabricación a la asistencia sanitaria y el comercio minorista, permitiendo una visión en tiempo real y operaciones más eficientes.

A medida que Edge AI siga evolucionando, su importancia para resolver los retos del ancho de banda y mejorar las operaciones empresariales irá en aumento. VAISense está a la vanguardia de este cambio tecnológico, ofreciendo soluciones que aprovechan Edge AI para mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones. Gestione su red Edge mediante VAISense, un portal en la nube que puede organizar todos sus dispositivos Edge en un solo lugar. Esta innovadora tecnología allana el camino para unos procesos empresariales más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta, marcando una nueva era en la innovación impulsada por la IA.

Preguntas frecuentes

¿Cómo ayuda el edge computing a reducir el uso de ancho de banda?
La computación de borde mejora la eficiencia de los dispositivos y aplicaciones de Internet procesando los datos más cerca de su origen. Este enfoque disminuye la distancia que los datos deben recorrer entre el cliente y el servidor, reduciendo así tanto la latencia como la cantidad de ancho de banda necesario.

¿Cómo puede ayudar la IA a afrontar los retos empresariales?
La IA puede aliviar significativamente la fuga de recursos causada por los procesos manuales, las tareas redundantes y los cuellos de botella operativos. Tecnologías como la automatización robótica de procesos (RPA) y el aprendizaje automático ayudan a automatizar las tareas repetitivas y a ajustar los flujos de trabajo empresariales, aumentando así la productividad general.

¿De qué manera la computación de borde mejora los tiempos de respuesta y ahorra ancho de banda?
El edge computing sitúa los servidores y los sistemas de almacenamiento cerca del lugar donde se crean los datos. Esta configuración permite el funcionamiento de numerosos dispositivos a través de una LAN localizada y eficiente, garantizando que se reserva un amplio ancho de banda para uso local. Esto reduce enormemente la latencia y evita la congestión de la red.

¿Cuáles son las ventajas de incorporar IA en el borde de las redes?
La IA en el borde ofrece varias ventajas, entre ellas

• Latencia reducida: El procesamiento en el propio dispositivo elimina los retrasos que se producen cuando los datos tienen que viajar hacia y desde un servidor distante.
• Menor uso de ancho de banda: el procesamiento local de datos reduce la cantidad de datos que deben enviarse a través de la red.
• Análisis en tiempo real: permite el procesamiento y análisis inmediato de los datos.
• Mayor privacidad de los datos: los datos pueden procesarse localmente, lo que reduce el riesgo de exposición durante la transmisión.
• Escalabilidad: Facilita la expansión de los dispositivos y aplicaciones IoT sin aumentos proporcionales de los recursos de procesamiento centrales.
• Eficiencia de costes: reduce los costes asociados a la transmisión de datos y al mantenimiento del servidor.

Referencias

[1] - https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-vs-ai/
[2] - https://cyntexa.com/blog/generative-ai-vs-traditional-ai/
[3] - https://www.cio.com/article/2096863/the-impact-of-ai-on-edge-computing.html
[4] - https://viso.ai/edge-ai/edge-intelligence-deep-learning-with-edge-computing/
[5] - https://digital.ai/catalyst-blog/edge-ai-exploring-the-advantages-and-risks/
[6] - https://www.advantech.com/en-us/resources/industry-focus/edge-ai
[7] - https://www.ahead.com/resources/the-importance-of-ultra-low-latency-edge-inferencing-for-real-time-ai-insights/
[8] - https://www.linkedin.com/pulse/edge-ai-ais-leap-from-cloud-curb-neil-sahota-kyw9e
[9] - https://www.wevolver.com/article/2024-state-of-edge-ai-report/industrial-iot-and-manufacturing
[10] - https://binariks.com/blog/edge-computing-for-healthcare-data/
[11] - https://www.edgesignal.ai/blog/how-edge-ai-is-changing-retail