IA en el perímetro: acercando la inteligencia a las máquinas

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  Previsión Quantumrun
• 29 de Julio de 2022

Resumen de información

En la era de la inteligencia artificial (IA) y los grandes datos, la IA de vanguardia está emergiendo como una tecnología crucial. Permite una toma de decisiones más rápida mediante el procesamiento de datos sin depender de una conexión a Internet. Edge AI ha experimentado un crecimiento significativo, abordando problemas de conectividad, privacidad y seguridad, beneficiando a industrias como la atención médica, el comercio minorista y el Internet de las cosas (IoT).

IA en el contexto perimetral

En la era de la inteligencia artificial (IA) y el big data, cada vez se realizan más procesamientos en la nube. Este paradigma tiene sentido para ciertos tipos de datos, como pequeños fragmentos de texto, pero se descompone cuando se trata de conjuntos de datos más grandes; aquí es donde entra en juego la IA de borde. La IA de borde se refiere a una clase de arquitectura de aprendizaje automático (ML) en la que Los algoritmos de IA se operan localmente en los dispositivos (en el borde de la red). Un dispositivo que utiliza IA de vanguardia no necesita estar conectado en línea para funcionar correctamente y puede procesar datos y emitir juicios sin una conexión de red. Esta capacidad es cada vez más esencial en las aplicaciones de IA actuales. 

Por ejemplo, en un escenario en el que un niño camina en el camino de un vehículo autónomo, la computación tradicional haría que el vehículo transmita la situación a un servidor central en la nube y espere a que el mainframe en la nube devuelva la instrucción de detenerse o desviarse para evitar el niño. Esta transmisión puede tomar más tiempo que el tiempo de reacción necesario para proteger al niño. Sin embargo, si el vehículo pudiera procesar la situación usando una computadora a bordo, su tiempo de reacción sería significativamente más rápido, mejorando los resultados de seguridad para todos los involucrados.

La era de la IA perimetral está impulsada por la creciente necesidad de procesar mayores volúmenes de datos. La consultora Deloitte estimó que en 750 se vendieron más de 2020 millones de chips de IA de última generación que ejecutan o aceleran las operaciones de aprendizaje automático en el dispositivo en lugar de en un centro de datos remoto, lo que generó ingresos por USD 2.6 millones. La firma de investigación tecnológica Gartner predice que más del 50 por ciento de los datos creados y procesados ​​en las empresas ocurrirán fuera del centro de datos y la nube para 2022. Además, la inteligencia artificial perimetral mejora en gran medida la inteligencia artificial de la computación en la nube al eliminar la necesidad de tecnología intermediaria. Aún así, quedan desafíos, como los problemas de cumplimiento de la privacidad de datos causados ​​por el almacenamiento de datos en una ubicación centralizada (es decir, el dispositivo).

Impacto disruptivo

Los beneficios de la IA perimetral son variados. Por un lado, la IA perimetral puede ayudar a superar la mala conectividad de la red. También puede mejorar la privacidad y la seguridad al mantener los datos locales y puede ayudar a reducir los costos al evitar la necesidad de transferir grandes cantidades de datos a través de Internet. Edge AI también se está volviendo cada vez más importante para las aplicaciones industriales. Por ejemplo, la compañía de energía General Electric (GE) ha estado utilizando IA de borde para mejorar la eficiencia de sus turbinas eólicas. La compañía ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede detectar fallas en las turbinas y predecir cuándo necesitarán mantenimiento. Esta aplicación ha llevado a una reducción significativa en el tiempo de inactividad de la turbina.

Otro uso común de la IA en el perímetro es el reconocimiento facial. Al instalar cámaras con capacidades de inteligencia artificial en el borde de la red, las empresas pueden escanear multitudes en busca de personas de interés o controlar el acceso a una instalación al permitir solo al personal autorizado. El comercio minorista inteligente es otra aplicación común para AI/ML en la computación perimetral. Mediante el uso de IA para analizar las conversaciones de servicio al cliente, los minoristas pueden reconocer patrones que conducen a resultados exitosos y sugerir productos que elevan la experiencia del cliente. Además, AI puede recomendar artículos o servicios relacionados a los clientes en función de sus atributos personales.

La atención médica es otra industria que se está beneficiando de la IA de borde. Los médicos ahora pueden usar la IA para diagnósticos predictivos basados ​​en el historial del paciente, y la IA también puede analizar imágenes para detectar anomalías como tumores. Por último, el Internet de las cosas (IoT) es el que más se beneficia de la IA perimetral, especialmente para las empresas de fabricación que necesitan actualizaciones en tiempo real para corregir errores y fallas en la cadena de producción. 

Implicaciones de la IA de vanguardia 

Las implicaciones más amplias de la IA de vanguardia pueden incluir: 

• Rápidos desarrollos en el procesamiento de lenguaje natural (NLP) ML, lo que resulta en mejores respuestas de los clientes para los centros de llamadas, una seguridad más intuitiva (la IA puede detectar vidrios rotos y disparos) y asistentes legales que pueden revisar y conectar múltiples documentos.
• Empresas que utilizan IA de vanguardia para proporcionar información en tiempo real sobre productos, incluso sin embalaje, como cosméticos, datos nutricionales, fechas de caducidad, etc. Los consumidores pueden escanear el producto ellos mismos (sin códigos QR) y se proporcionarán todos los detalles.
• El aprendizaje federado se usa para entrenar dispositivos perimetrales mediante el uso de datos locales, lo que garantiza que la información personal nunca abandone el dispositivo, lo que da como resultado una mejor protección de la privacidad de los datos.
• Los teléfonos inteligentes y otros dispositivos personales pueden tener una mayor duración de la batería y un rendimiento más rápido.
• Nueva legislación que rige cómo y qué datos pueden y no pueden almacenarse en dispositivos locales utilizando IA perimetral.
• Una creciente expectativa de los consumidores de que todos los productos que compran deben volverse "inteligentes" de alguna manera. Las generaciones futuras pueden ver los elementos sin ningún elemento computacional como "rotos".

Preguntas a considerar

• ¿Ha interactuado con IA en la tecnología de punta en su lugar de trabajo?
• ¿De qué otra manera los dispositivos que pueden operar sin conexiones en línea podrían servir mejor a los clientes?