En 2016, Internet de las cosas o IoT entró en la incursión del mercado de consumo convencional con algunas de las últimas innovaciones, como electrodomésticos inteligentes, termostatos inteligentes e incluso soluciones para el hogar inteligente.
En el mismo sentido, la Inteligencia Artificial o IA ciertamente ya no es nueva y las diferentes empresas ahora la utilizan para mejorar sus procesos y beneficiarse a diario. Sin embargo, ¿qué pasa con la fusión de ambas tecnologías? Esta combinación mágica necesita recibir una atención mucho más amplia, ya que es un libro de jugadas bastante poderoso para cualquier empresa de desarrollo de inteligencia artificial .
IoT
Es esencialmente un término colectivo para diferentes tecnologías de una infraestructura global masiva de las comunidades de información que hacen muy posible conectar en red diferentes objetos físicos y virtuales directamente entre sí y, posteriormente, permitirles cooperar a través de las tecnologías de la información y la comunicación.
Las diferentes funciones implementadas con diversas tecnologías de IoT permiten la interacción entre cualquier sistema electrónico conectado en red con el ser humano y entre los propios sistemas. Además, pueden ayudar fácilmente a las personas en sus actividades diarias.
Incluso las computadoras y dispositivos integrados cada vez más pequeños están diseñados esencialmente para alentar a las personas sin distraer ni llamar la atención. Por ejemplo, las computadoras miniaturizadas o los dispositivos portátiles se integran directamente en las prendas utilizando diferentes sensores. Una empresa de desarrollo de aplicaciones de IoT puede aprovechar las crecientes capacidades de IoT a través de procesos de desarrollo de aplicaciones innovadores.
AI
Básicamente, es una rama de la informática que en realidad se ocupa de la automatización tanto del aprendizaje automático como del comportamiento inteligente. El término no puede definirse claramente en la medida en que ciertamente existe una falta de definición precisa del término "inteligencia". Sin embargo, se utiliza en investigación y desarrollo. Generalmente, la inteligencia artificial en realidad se refiere al intento inherente de reproducir estructuras particulares de toma de decisiones humanas. Por ejemplo, construir y programar una computadora de una manera particular que pueda trabajar fácilmente en diferentes problemas de forma independiente en términos relativos. Además, esto también se conoce como otro término conocido como inteligencia imitada, donde la mayoría de los algoritmos simples se utilizan para estimular el comportamiento inteligente del ser humano, por ejemplo, en los juegos de computadora.
La comprensión general de este término generalmente refleja el ideal real de la Ilustración del popular "hombre como máquina". En realidad, la imitación de la cual está dirigida a la IA con el fin de crear conocimiento para mecanizar fácilmente el pensamiento humano o para construir y construir fácilmente una máquina que reacciona o se comporta como un ser humano, de manera inteligente.
Fusión de IA e IoT
Esencialmente, la combinación de IA e IoT es una de las claves importantes para acelerar el desarrollo tecnológico y habilitar servicios disruptivos en el dominio digital.
Toda la información digital recopilada por estas máquinas, dispositivos y sensores de IoT se puede analizar fácilmente e incluso contextualizar a través de tecnologías de inteligencia artificial en servicios de computación en la nube.
Sin duda, permitiría tanto la toma de decisiones como la provisión de experiencias personalizadas completas a los usuarios y las mejorará fácilmente de manera significativa. Además, la interacción más productiva y satisfactoria entre los seres humanos e incluso el medio ambiente se puede promover fácilmente de manera significativa.
Además, los rápidos avances en inteligencia artificial impulsados por el aumento de la capacidad informática, junto con la capacitación de los científicos de datos, así como la disponibilidad de diferentes herramientas de aprendizaje automático para desarrollar algoritmos avanzados, ahora están impulsando el uso eficiente y efectivo de IoT en los ámbitos de la idoneidad práctica y sostenible.
AIoT en realidad implica incorporar tecnología de inteligencia artificial con diferentes componentes de IoT. Esta combinación de AI, así como de IoT, es una gran herramienta, ya sea que la aplique en el borde o en la computación en la nube. Básicamente, su objetivo es aumentar rápidamente la eficiencia operativa junto con la mejora de las interacciones hombre-máquina e incluso actualizar la gestión de datos y la analítica. Siempre que se utilice de la manera correcta, la IA puede transformar fácilmente todos los datos de IoT en información bastante valiosa para la toma de decisiones improvisada, tanto de forma remota como in situ. La IA ejecutada en el borde proporciona un enfoque informático increíble para ofrecer una toma de decisiones local basada en datos y respaldada.
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IA al límite
La cita de “AI actúa ahora” muestra cómo la AI permite que los dispositivos actúen y reaccionen a diferentes sucesos en un instante dado y en tiempo real. Pocos de los dispositivos periféricos impulsados por IA más populares son los sensores de automóviles inteligentes, drones, robots y cámaras de vigilancia. Para poner más en perspectiva, la IA ayuda a los vehículos autónomos y a los barcos a maniobrar a través de un tráfico ajetreado y abarrotado sin chocar contra otros objetos, en movimiento o estáticos. La IA puede detectar fácilmente anomalías en todo el proceso de producción antes de que empiece a costarle al fabricante una enorme suma de dinero. Además, la reducción de la latencia se está volviendo importante de manera progresiva. Intervenir ahora con inteligencia artificial puede proporcionar fácilmente grandes resultados.
Diferentes sistemas, así como dispositivos que monitorean, diagnostican e incluso actúan en diferentes equipos, como los sistemas de automatización del hogar, ciertamente tiene sentido realizar el análisis más cerca del dispositivo. Estas aplicaciones no pueden esperar datos o cualquier comando de la nube. Además, el envío de datos creados localmente y consumidos localmente a la nube a menudo causa un tráfico de red costoso junto con retrasos en las decisiones y, finalmente, el consumo de dispositivos alimentados por batería. Una empresa de servicios de desarrollo de software debe tener en cuenta estos aspectos.
Debido al gran aumento de estos dispositivos de IoT junto con los volúmenes masivos de datos que se combinan con la demanda simultánea de una latencia más baja, existe una tendencia a mover los análisis de la nube real hacia los dispositivos en el borde. Lleva a la analítica a estar bastante más cerca de las cosas inteligentes junto con las fuentes de datos, así como del entorno en el que se encuentran realmente.
Ventajas de Edge
Menor ancho de banda con resultados más rápidos
Básicamente, la computación en el borde puede evitar fácilmente tener que enviar datos regularmente a la nube y lograr una latencia baja, lo que ofrece a una empresa un conocimiento del contexto, una toma de decisiones y una inteligencia más rápidos en tiempo real. Es muy importante para las aplicaciones donde la respuesta en tiempo real es vital y los dispositivos toman diferentes decisiones basadas en IA, como la conducción autónoma.
Análisis predictivo
Utiliza un modelo entrenado por todos los datos históricos para predecir resultados concebibles en el futuro. En la actualidad, las empresas generalmente utilizan los dispositivos de IoT para informar inquietudes e incidentes sin intervención humana, como fallas en los equipos. Al realizar este análisis en las máquinas, la IA se aplica al proceso. Permite a las empresas identificar diferentes problemas potenciales antes de fallas, lo que les permite tomar medidas proactivas para optimizar el tiempo de actividad.
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Seguridad
Cuando se trata de la nube, las amenazas a la seguridad siempre están ahí y la información confidencial es bastante accesible desde todos los puntos finales. Por lo tanto, la informática de borde crea una distancia mucho más segura de diferentes amenazas al almacenar los datos localmente. Además, una solución impulsada por IA se puede utilizar fácilmente para identificar cualquier firma maliciosa en el borde del sistema dado. En caso de que un ciberataque tenga como objetivo pocos dispositivos de IoT, todo el sistema de inteligencia artificial de borde puede ejecutar fácil y rápidamente diferentes contramedidas, así como proteger el sistema.
Inteligencia colectiva
Los diferentes dispositivos inteligentes, junto con los entornos conectados, pueden aprender fácilmente de la red masiva de fuentes de datos, así como entre sí, y crear fácilmente inteligencia colectiva. En la actualidad, hay varios casos en las industrias que ilustran el verdadero potencial. Por ejemplo, la detección de conciencia situacional, así como la comunicación de vehículo a vehículo, impulsaron soluciones de tráfico inteligentes para los diferentes vehículos. Diferentes proveedores de servicios logísticos con diversos activos pueden recopilar fácilmente datos sobre humedad, temperatura, peso, niveles de COV, calidad del aire, etc. para mantener la condición correcta de la carga. Las soluciones de integración en la nube ahora se adoptan rápidamente en esta industria, debido a esta inteligencia colectiva.
Mapeo y localización simultáneos
Diferentes drones pueden interpretar fácilmente los diversos entornos desconocidos mientras vuelan, así como mapear todo el entorno, durante la pérdida de conexión a Internet. Permite la investigación de áreas peligrosas como minas, operaciones en alta mar o infraestructuras de difícil acceso.
Gemelos digitales idénticos
Son esencialmente simulaciones virtuales de activos del mundo real como máquinas o incluso turbinas eólicas que están equipadas con sensores. Básicamente, permiten a los ingenieros, así como a las personas con responsabilidad operativa, analizar fácilmente el rendimiento del equipo en el mundo real, al tiempo que reducen el costo general y los diferentes elementos de seguridad de los métodos de prueba de equipos normales.
Plataformas robóticas autónomas
Dichos robots mapean fácilmente todo el entorno, detectan diferentes obstáculos, otros dispositivos e incluso humanos. Pueden conducir fácilmente en modo autónomo a través de grandes almacenes mientras recogen productos de los diferentes estantes y los entregan en el lugar exacto e incluso los desvían en caso de un obstáculo.
Conclusión
La computación perimetral crea las últimas posibilidades para los dispositivos y sistemas al actuar sobre un gran volumen de datos de forma inmediata, en tiempo real, directamente en la fuente y sin ningún peligro de seguridad particular del transporte e incluso el almacenamiento remoto en la nube. Además, si cada sistema o dispositivo es diferente, se necesitan enfoques diferentes para implementar la IA.
Además, debe tener en cuenta que, en ocasiones, no todos los datos son muy relevantes o deben enviarse a la nube correspondiente. En el caso de diferentes estructuras, existen diferentes prioridades. A veces, toda la complejidad de la analítica es bastante importante y, a veces, todo el foco está en la velocidad. Puede beneficiar fácilmente a diferentes sistemas para analizar los datos directamente en el borde, sin tener que ir y venir al centro de datos inmediato.
Además, las soluciones de inteligencia artificial en estos dispositivos generalmente serían una cierta cantidad de inferencia local junto con los algoritmos que se ejecutan como un programa particular en un procesador dado, utilizando aceleradores dedicados, a través de la computación de procesamiento de memoria cercana. Edge AI se está convirtiendo lentamente en una realidad en diferentes aplicaciones.
Existe una gran oportunidad tanto en implementaciones industriales como en edificios, donde la IA puede ofrecer fácilmente beneficios a través del mantenimiento predictivo y preventivo, junto con el control de calidad en la fabricación y otras áreas diferentes. Cuando los dispositivos más antiguos sin la implementación de IA no comprenden intuitivamente nuestros requisitos, la gente se frustra porque tenemos otros dispositivos que pueden ofrecer la capacidad intuitiva. Además, el consumidor final no sabe lo que realmente implica que una solución de IA funcione, ya que solo espera que funcione. En este sentido, la fusión de la IA con la IoT puede ser una gran herramienta para aplicar en la computación perimetral o en la nube.