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 lograr una mayor automatización, eficiencia y seguridad, la IA de borde se ha convertido en la tecnología de gran demanda. Desde la agricultura hasta la conducción y la atención médica, puede traer cambios positivos y abrir puertas a miles de nuevas posibilidades.

Edge AI ayuda a las aplicaciones a reconocer patrones y realizar tareas repetitivas de forma segura. Continúe leyendo para obtener más información sobre esta tecnología de tendencia.

¿Qué es la IA perimetral?

Edge AI es la tecnología que involucra computación de borde e inteligencia artificial. Entonces, este concepto depende en gran medida de la computación de borde. Implica implementar aplicaciones de IA en dispositivos de borde para que Inteligencia artificial puede funcionar en el borde de la red.

Con la ayuda de Internet, la ventaja puede ser de un litroally en cualquier lugar. Podrían ser los semáforos, las tiendas minoristas, los hospitales, los teléfonos, etc. Independientemente de la ubicación, la IA de borde puede realizar computación autónoma y compartir datos con otros dispositivos de IoT. Entonces, es básicoally funciona y toma decisiones locally sin mover los datos a la nube o algún servidor remoto.

¿Cómo funciona Edge AI?

Supongamos que una máquina tiene que funcionar como un ser humano y realizar tareas como identificación de objetos, etc.peakhablar con el lenguaje natural, conducir un automóvil o comprender el habla. En ese caso, es necesario replicar.ate Inteligencia humana.

Aquí, la réplica de la IA.ates cognición humana utilizando la red neuronal profunda (DNN), que es una estructura de datos. Estas redes reciben capacitación a través de miles de preguntas sobre un tema en particular y sus respuestas correctas. Así, se vuelven capaces de responder ese tipo de preguntas.

Estos modelos pueden ejecutarse directamente en el borde de una red determinada en la IA de borde. El borde es usually located cerca del sistema donde se generan los datosated.

Estos pueden recolectar y process the device data while monitoring its behavior at the same time. Therefore, the device can correct problems, make decisions, and make predictions.

Ventajas de la IA perimetral

Datos en Tiempo Real ProcessIng.

El borde de la red es el lugar donde los sensores y Dispositivos de IoT están situados. La mayor ventaja de esta tecnología es que hace que el borde sea capaz de ejecutar computación de alto rendimiento. Con esta tecnología, Aplicaciones de IA ejecutar DL y Algoritmos ML a process datos de campo al instante. 

Privacidad y Seguridad

Dado que la mayoría de las operaciones de IA perimetral se llevan a cabo en un dispositivo perimetral, se envían menos datos a ubicaciones externas. Significa que hay menos posibilidades de apropiación indebida.ate datos y se conserva la privacidad. Incluso cuando necesita enviar los datos a la nube, todos los datos redundantes e innecesarios se omiten de la process.

Reducción Bandwidth and Cloud Costs

Coincidiendo con la previous point, edge AI uses less internet bandwidth as fewer data is sent to the cloud. Thus, it cuts off your expenses related to cloud service and bandwidth.

Menor consumo de energía

Los dispositivos que ejecutan IA de vanguardia son habitualesally Altamente eficiente en términos de consumo de energía. Por lo tanto, estos necesitan menos energía en comparación con los dispositivos que utilizan centros de datos en la nube para obtener datos. processing y análisis.

Escalabilidad y Versatilidad

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

Desventajas de Edge AI

• A pesar de ser seguro en comparación con la computación en nube, Edge AI también puede enfrentar problemas de seguridad debido a errores humanos y aplicaciones inseguras a nivel local. 
• Si un sistema de IA perimetral se deshace de datos relevantes por error o un algoritmo ineficiente, producirá un análisis defectuoso.
• Dado que no tiene el poder de cómputo completo de la IA en la nube, estos dispositivos solo pueden realizar una cantidad limitada de tareas.
• Si los dispositivos son incompatibles con la IA perimetral, es probable que ocurran fallas y fallas.

Casos de uso de Edge AI

#1. IoT industrial

Edge AI se puede utilizar para inspect Calidad del producto a través de algoritmos de IA. Por lo tanto, no hay necesidad de manual inspectiones en la cadena de producción.

#2. 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 perimetral pueden detectar personas y actividades sospechosas en tiempo real. Como resultado, los usuarios obtienen un servicio eficiente a menor costo.

#3. Elaboración

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

#4. Mercado

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

#5. Energía

Plantas de petróleo y gas, usually locateEn áreas remotas, utilice IA de vanguardia para análisis e información en tiempo real. processEn g. Su capacidad para trabajar sin conexión lo convierte en la mejor opción para este tipo de sitios, ya que no tienen una buena conectividad a Internet.

#6. Hospitales 

The use of edge AI technology in healthcare is done for patient monitoring. Edge AI applications locally process la monitoring device data. Therefore, hospitals get real-time visibility into patients’ conditions.

Beneficios comerciales de Edge AI

• Edge AI incluye más potencia y eficiencia en el negocio process.
• Puede servir los datos necesarios en tiempo real sin demoras.
• La red y bandwidth cost of edge AI is also less compared to cloud AI.
• Los modelos de IA utilizados en esta tecnología mejoran de manera consistente con las necesidades de la industria.
• Al ser una tecnología descentralizada y fuera de línea, ofrece mayor disponibilidad y confiabilidad.
• Admite la privacidad de los datos almacenándolos loc.ally y solo subiendo el análisis a la nube.

Edge AI vs. Cloud AI: diferencias 

Potenciar

Los dispositivos Edge AI tienen menos potencia computacional en comparación con la IA en la nube. Cuando necesitas muchos datos processing, la IA en la nube es la mejor opción.

Internet Bandwidth

IA de borde processes most data on the edge device. Hence it needs less bandwidth than cloud AI, which sends all data to the cloud server.

Latency

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

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 Edge Computing y AI pueden ser beneficiosos cuando se implementan juntos. Además de la inteligencia perimetral y el perímetro inteligente, aquí se presentarán sus métodos y tecnologías de implementación.

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

#2. IA en el perímetro: resolución de problemas del mundo real con aprendizaje automático integrado

Si desea convertirse en un experto en inteligencia artificial y aprendizaje automático para dispositivos Edge, este es el libro para usted. Después de leerlo, comprenderá los proyectos que son más adecuados para ser resolved usando IA de vanguardia.

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

#3. Applied Edge AI: Concepts, Platforms, and Industry Use Cases

This book talks about the concepts, platforms, and use cases of edge AI. From it, you can learn about the technologies, systems, processes, patrones, aplicaciones y prácticas related a este concepto.

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Moreover, this resource will shed light on the AI toolkits, algorithms, chips, and platforms that you can use for edge intelligence. 

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

Este libro te entrena para incorporarate IA en 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 recopilación de investigaciones realizadas sobre IA de vanguardia. 

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

Para Concluir

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

Puede consultar este artículo como una guía para la IA perimetral, donde también incluimos recursos de aprendizaje de la IA perimetral. Es posible que también desee leer sobre informática de punta y análisis de borde.