La IA de edge combina la computación de edge y la IA para procesar datos de forma local en dispositivos físicos (como teléfonos o IoT) y reducir la latencia y el uso del ancho de banda, mientras que mejora la privacidad. La IA de edge se denomina así porque se produce en el “edge” de la red, lo que permite que la IA funcione directamente donde se generan los datos.
La época de los servidores únicos y centralizados y los centros de datos externos se terminó. La computación moderna no está atada, es móvil y fluida. Esto se refleja en el concepto de computación de borde. La computación de borde es un enfoque descentralizado que acerca los cómputos y el almacenamiento de datos a la ubicación en la que se los necesita, en lugar de depender de una comunicación constante con redes distantes. El auge de la computación móvil y la proliferación de dispositivos inteligentes han actuado como catalizadores de la computación de borde, lo que permite tiempos de respuesta más rápidos y una menor latencia mediante el procesamiento de datos en dispositivos locales.
La descentralización no solo alivia la presión sobre el ancho de banda de la red, sino que también mejora la eficiencia y la capacidad de respuesta de los servicios digitales, lo que allana el camino para el procesamiento de datos en tiempo real en una amplia gama de aplicaciones. Entre las competencias mejoradas que hace posible la computación de borde existe el potencial para una IA mejorada.
La IA de edge es un resultado natural: Un cambio que permite el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real en modelos de IA que funcionan en dispositivos avanzados.
La IA de edge representa una evolución importante en la forma en que se procesan los datos y se toman decisiones en términos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esta tecnología combina las competencias de procesamiento localizado de la computación de borde con la potencia de análisis avanzado de la IA, lo que facilita el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones directamente en los dispositivos. El siguiente es un desglose de los pasos operativos involucrados en la IA de edge:
1. Generación y recopilación de datos
El primer paso implica la captura de datos de dispositivos de IoT o computadoras portátiles. A menudo, estos dispositivos están integrados con competencias de computación de borde, lo que les permite procesar datos de forma local.
2. Procesamiento local de datos
Una vez que se recopilan los datos, se procesan directamente en el dispositivo mediante la infraestructura computacional de borde. Esto puede implicar la limpieza, el filtrado o la compresión preliminares de datos para preparar los datos para su análisis.
3. Inferencia del modelo de aprendizaje automático
Con la IA de edge, la fase de inferencia de los modelos de aprendizaje automático también se lleva a cabo directamente en el dispositivo. Estos modelos ya han sido entrenados en grandes conjuntos de datos en un entorno centralizado o basado en la nube. El modelo entrenado se despliega en el dispositivo de borde, donde puede hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos en tiempo real sin necesidad de consultar servidores externos.
4. Acciones y comentarios
En función de las inferencias que realice el modelo de IA, el dispositivo puede tomar acciones inmediatas: ajustar los parámetros operativos, enviar alertas, corregir problemas de forma autónoma, etc. Este paso a menudo incluye mecanismos para obtener comentarios, en los que se supervisan los resultados de las acciones tomadas y se utilizan para pulir la toma de decisiones futuras.
5. Aprendizaje federado para mejorar el modelo
Este enfoque implica la formación de modelos de aprendizaje automático en varios dispositivos descentralizados que contienen muestras de datos locales, sin intercambiarlos. Solo las actualizaciones del modelo se comparten en un servidor central, que agrega estas actualizaciones para mejorar el modelo. Emplear el aprendizaje federado es un paso opcional, pero muchos sistemas de IA de edge se benefician del proceso, ya que mejora la privacidad y permite que los modelos aprendan de una amplia gama de fuentes de datos.
Vale la pena reconocer que, si bien la IA de edge se centra en el procesamiento local, no elimina por completo la necesidad de computación en la nube. Para tareas que requieren computación más intensiva o la agregación de conocimientos de varios dispositivos de edge, se pueden utilizar los recursos de la nube con la IA de edge. Este enfoque híbrido garantiza que los sistemas de IA de edge puedan beneficiarse de la escalabilidad y la potencia computacional de la nube cuando sea necesario.
La vida opera en tiempo real y la IA de edge hace posible que la computación inteligente le siga el ritmo. Su importancia radica en su capacidad de llevar la IA a donde las personas compran, se comunican, trabajan y viven. Esta descentralización de las competencias de IA permite a los dispositivos procesar y analizar datos en el sitio, lo que permite respuestas inmediatas a los cambios ambientales, las interacciones de los usuarios y las situaciones emergentes. Este enfoque mejora la capacidad de respuesta de los sistemas y, al mismo tiempo, desbloquea el potencial de las aplicaciones que requieren la toma de decisiones instantáneas, desde vehículos autónomos que navegan por las bulliciosas calles de la ciudad hasta dispositivos de atención médica que monitorean los signos vitales de los pacientes con precisión para salvar vidas.
Asimismo, la IA de edge allana el camino para un uso más sostenible y eficiente de los recursos tecnológicos. Al reducir la dependencia de los centros de datos centralizados con gran consumo de energía, la IA de edge contribuye a reducir la huella de carbono asociada con el procesamiento de datos. Además, democratiza el acceso a tecnología avanzada, ya que permite operaciones más inteligentes en áreas remotas o marginadas.
En pocas palabras, la IA de edge fomenta un panorama tecnológico más inclusivo, resiliente y respetuoso con el medioambiente y prepara el escenario para innovaciones que podrían redefinir nuestra interacción con el mundo digital y físico.
Sin considerar los beneficios globales y sociales de la informática de borde, es importante reconocer que este enfoque descentralizado también ofrece claras ventajas empresariales. Entre las más significativas se encuentran las siguientes:
La capacidad de la IA de edge para procesar y analizar datos en dispositivos locales transforma los procesos de toma de decisiones en varios sectores. En situaciones en las que el tiempo es esencial, como cuando se supervisa la infraestructura crítica o se proporcionan diagnósticos médicos inmediatos, el análisis en tiempo real de la IA de edge permite acciones rápidas basadas en los datos actuales. Esta inmediatez es crucial para prevenir fallas, optimizar operaciones y salvar vidas al tomar decisiones fundamentadas sin el retraso que a veces se encuentra en la comunicación en la nube.
La naturaleza descentralizada de la IA de edge permite una infraestructura que crece con las necesidades de una empresa sin abrumar los recursos de computación central. Ya sea que se trate de agregar más dispositivos de IoT en un proyecto de ciudad inteligente o de ampliar la red de sensores en una planta de fabricación, la IA de edge se adapta a este crecimiento sin problemas. La escalabilidad sin restricciones garantiza que los sistemas puedan evolucionar con volúmenes de datos y demandas computacionales cada vez mayores, lo que respalda la innovación y la expansión sin el cuello de botella de las limitaciones de procesamiento centralizado.
Las filtraciones de datos son cada vez más comunes y muchas se centran en la vulnerabilidad de los datos en movimiento. La IA de edge ofrece una solución mediante el procesamiento de datos de forma local. Esto minimiza la exposición de información confidencial a posibles intercepciones durante la transmisión a través de Internet. Al mantener los datos críticos en el dispositivo, la IA de edge garantiza que la información personal y patentada esté protegida, abordando directamente las cuestiones de privacidad y seguridad tanto para los usuarios como para las organizaciones.
La independencia de la IA de edge de la conectividad constante a Internet garantiza que los servicios esenciales puedan continuar sin interrupciones, independientemente de la estabilidad de la red. Esto es particularmente vital en áreas con conectividad deficiente o situaciones en las que un fallo de la red podría provocar tiempos de inactividad críticos del sistema. Al permitir que los dispositivos funcionen sin conexión de manera eficaz, la IA de edge garantiza que las aplicaciones, como los vehículos autónomos, los sistemas de respuesta a emergencias y los servicios de supervisión remota, sigan siendo funcionales y confiables en todo momento.
La proximidad del procesamiento de datos a su fuente reduce significativamente el retraso en las respuestas del sistema, lo que hace que la IA de edge sea indispensable para las aplicaciones que requieren comentarios en el acto. Al eliminar la necesidad de esperar que los datos viajen hacia y desde un servidor central, la IA de edge facilita una interacción más fluida y rápida entre los usuarios y la tecnología.
La IA de edge contribuye a reducciones significativas de costos, ya que minimiza la dependencia de los servicios en la nube para el procesamiento y el almacenamiento de datos. El procesamiento local reduce la necesidad de un gran ancho de banda para mover datos, lo que reduce los costos de operaciones asociados con la transmisión de datos y la computación en la nube. Las empresas también se benefician de la disminución de los costos de mantenimiento debido una menor presión sobre los servidores centrales.
Pocos avances tecnológicos nuevos pueden igualar el poder de la IA para revolucionar y alterar las empresas modernas. La IA de edge simplemente distribuye esta potencia aún más, trayendo soluciones de IA potentes a áreas, individuos y circunstancias que no serían factibles de otro modo. Al permitir el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en la fuente, la IA de edge está transformando el funcionamiento de las empresas, lo que mejora las experiencias de los clientes y la eficiencia operativa.
Así es como varias industrias aprovechan (o podrían aprovechar) la IA de edge:
Las estanterías inteligentes equipadas con sensores de peso y cámaras pueden monitorear los niveles de inventario en tiempo real, lo que desencadena automáticamente los procesos de reposición de existencias y reduce los casos de falta de existencias. Además, la IA de edge en el sector minorista permite experiencias de compra personalizadas a través de asistentes virtuales inteligentes y análisis en tiempo real.
La IA de edge desempeña un rol fundamental en el mantenimiento predictivo dentro de la fabricación, ya que analiza los datos de los sensores de maquinaria para predecir fallas antes de que ocurran. Esto permite a las organizaciones abordar problemas mecánicos y otros relacionados, lo que reduce el tiempo de inactividad y prolonga la vida útil de los equipos en el proceso. Además, la IA de edge puede optimizar las líneas de producción en tiempo real, ajustando los parámetros para lograr la eficiencia en función del análisis inmediato de datos, lo que mejora la productividad y reduce los desperdicios.
En materia de transporte, la IA de edge es clave para el desarrollo de vehículos autónomos, ya que procesa grandes cantidades de datos de sensores en tiempo real para tomar decisiones instantáneas cruciales para una navegación segura. La IA de edge facilita sistemas inteligentes de gestión del tráfico que analizan los datos del flujo de tráfico en el acto, optimizando los semáforos y reduciendo la congestión en el sitio sin necesidad del procesamiento central del servidor.
Los dispositivos de supervisión remota que emplean IA de edge permiten alertas inmediatas en caso de lecturas anormales. Este análisis en tiempo real puede salvar vidas en situaciones de atención crítica. Asimismo, la IA de edge respalda los sistemas de gestión de pacientes en el hospital, lo que optimiza las operaciones mediante el monitoreo del flujo de pacientes y el uso de equipos.
La IA de edge permite técnicas agrícolas de precisión, en las que los sensores pueden monitorear la humedad del suelo y los niveles de nutrientes, lo que permite el riego y la fertilización focalizados. Esto no solo aumenta los rendimientos agrícolas, sino que también ayuda a conservar el agua y reducir el impacto ambiental.
En el sector de la energía, la IA de edge optimiza la distribución y el consumo de energía. Puede predecir picos de demanda y ajustar la oferta en consecuencia, lo que mejora la eficiencia de la red. Las fuentes de energía renovables, como la eólica y la solar, también pueden beneficiarse de la IA de edge, ya que optimiza la producción de energía en función del análisis de datos meteorológicos.
La IA de edge mejora los sistemas de seguridad, ya que permite la detección de amenazas y la respuesta a ellas en tiempo real. Puede analizar las fuentes de video para identificar actividades sospechosas o accesos no autorizados, lo que desencadena alarmas y notifica a las autoridades sin demora. Este procesamiento en tiempo real reduce los falsos positivos y garantiza una respuesta más rápida a las amenazas reales.
En la industria del entretenimiento, la IA de edge se utiliza para crear experiencias más inmersivas e interactivas. Por ejemplo, en los videojuegos, la IA de edge puede proporcionar una adaptación del contenido en tiempo real basada en el comportamiento del jugador. En los servicios de transmisión, puede optimizar la entrega de contenido para reducir el almacenamiento en búfer y lograr una mayor calidad, incluso en condiciones de red fluctuantes.
La trayectoria de la IA de edge apunta hacia un mundo cada vez más interconectado en el que la inteligencia está integrada en cada faceta de la vida diaria. A medida que la tecnología se vuelve más inteligente y más capaz, se espera que la presencia de IA en el borde se vuelva más pronunciada. Más dispositivos no solo estarán equipados con competencias de IA, sino que también tendrán voces propias. Este futuro, en el que la tecnología es más rápida, inteligente y se integra más a la perfección en nuestros entornos, surgirá de un cambio hacia la computación ambiental, en la que la inteligencia es omnipresente independientemente de la conectividad a Internet.
Al mismo tiempo, se prevé que la sinergia entre la IA de edge y la computación en la nube se profundizará a medida que la IA se vuelva más sofisticada. Si bien la IA de edge ofrece los beneficios del procesamiento localizado y una menor dependencia de la conectividad en la nube, esto no significa que la computación en la nube deje de utilizarse. En cambio, se espera que haya una relación complementaria, y que los servicios en la nube sigan respaldando las necesidades de infraestructura y gestión de datos de las empresas.
Los avances en las redes neuronales, la proliferación de dispositivos de IoT, la computación paralela y la tecnología 5G proporcionan una base sólida para que la IA de edge se expanda, lo que permite a las empresas aprovechar la información en tiempo real y la privacidad mejorada a costos más bajos. Debido a que nos encontramos en un momento crucial de esta evolución tecnológica, las aplicaciones potenciales de la IA de edge parecen ilimitadas, lo que promete redefinir el panorama del funcionamiento de las empresas y de la forma en la que los consumidores interactúan con la tecnología.
La IA de edge tiene el potencial de redefinir el panorama de la computación, lo que hace que nuestros dispositivos sean más inteligentes, nuestras decisiones más rápidas y nuestras vidas más conectadas. Sin embargo, aprovechar toda la potencia de la IA de edge requiere soluciones de gestión sofisticadas que puedan integrar sin problemas estas competencias avanzadas en la infraestructura de TI existente de una organización. Aquí es donde entra en juego IT Operations Management (ITOM) de ServiceNow, que sirve como puente entre el potencial innovador de la IA de edge y las necesidades operativas de las empresas modernas.
ITOM proporciona un conjunto completo de herramientas diseñadas para optimizar las operaciones de TI, lo que garantiza que la implementación y la gestión de tecnologías de IA de edge sean eficientes y eficaces. Obtén visibilidad en tiempo real de los dispositivos de borde. Gestiona la gran cantidad de datos que generan estos dispositivos. Asegúrate de que los modelos de IA que se ejecutan en el borde estén siempre actualizados y tengan un rendimiento óptimo. Además, aprovecha las competencias de ITOM en la gestión de incidentes y el análisis predictivo para abordar de forma preventiva los problemas potenciales antes de que afecten a las operaciones, lo que garantiza que tus soluciones de IA de edge ofrezcan el mayor valor.
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