Cómo implantar Edge AI para el análisis en tiempo real
El avance tecnológico que ha mejorado significativamente el entorno empresarial de nueva generación es el procesamiento eficiente en tiempo real. Por lo tanto, los entornos de nube convencionales pueden no ser convenientes cuando se trata de acomodar los enormes volúmenes de datos producidos por los dispositivos y aplicaciones contemporáneos. Aquí es donde entra en juego Edge AI. El procesamiento de datos cerca del origen permite a Edge AI realizar un análisis instantáneo que da lugar a mejores decisiones en las transacciones empresariales. También explicaremos cómo utilizar Edge AI para el análisis de datos en tiempo real, con algunas recomendaciones, y todas las ventajas de la integración progresiva de la inteligencia artificial para datos en tiempo real.
Introducción a Edge AI y por qué es importante
Edge AI es el uso de modelos de inteligencia artificial en los dispositivos que están conectados a la red para analizar los datos en el dispositivo y no necesariamente en la nube. Esta forma de computación también disminuye el tiempo de respuesta, aumenta el nivel de privacidad de los datos y mejora el rendimiento operativo.
Para las organizaciones implicadas en el procesamiento de volúmenes masivos de datos procedentes de dispositivos IoT, cámaras y sensores, Edge AI ofrece la oportunidad de hacer que los datos sean comprensibles en tiempo real. El uso de Edge AI para proporcionar análisis en tiempo real se ha vuelto más importante en diversos campos, como la fabricación, la sanidad, el comercio minorista y las ciudades inteligentes.
¿Cómo pueden las organizaciones adoptar Edge AI para obtener análisis precisos en tiempo real?
Para aplicar Edge AI a la analítica en tiempo real, hay que tener muy en cuenta la planificación de esta solución, la elección de la infraestructura adecuada y la creación de modelos de inteligencia artificial que puedan desplegarse en los bordes. He aquí un enfoque paso a paso:
Evalúe su caso de uso y sus objetivos de estado
Sin embargo, es necesario hacer una evaluación de su contexto de uso y de los objetivos clave que debe alcanzar. Determine el tipo de datos que requieren procesamiento en tiempo real, los artilugios que deben utilizarse y las decisiones que deben tomarse. Por ejemplo, en un entorno de fabricación, la aplicación puede utilizarse para identificar equipos problemáticos y, posteriormente, rectificarlos con rapidez.
Seleccionar los dispositivos Edge y el hardware adecuados
Elegir la plataforma de hardware correcta es aún más importante para los sistemas Edge AI. El tipo de dispositivos de borde, que puede ser un sensor, una puerta de enlace o un dispositivo IoT, varía en función de la potencia operativa, el espacio de almacenamiento y la capacidad de conexión a la nube. Los dispositivos de borde de primera calidad garantizan que los algoritmos de inteligencia artificial se ejecuten sin interferencias ni retrasos.
Desarrollo y optimización de modelos de inteligencia artificial para despliegues periféricos
Los modelos de inteligencia artificial que se despliegan en la nube no son especialmente adecuados para el despliegue en el borde. Para que la IA en los bordes sea sostenible, los modelos desplegados tienen que ser sencillos, de bajo consumo y capaces de ejecutarse en dispositivos de borde. A la hora de optimizar los algoritmos de inteligencia artificial para su uso en sistemas periféricos, pueden aplicarse funciones como la compresión y la cuantización de modelos.
El uso de marcos y plataformas orientados a los bordes
Para facilitar la optimización, se puede adoptar la integración de marcos Edge AI como TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson o Microsoft Azure IoT Edge. Ofrecen marcos y API necesarios para desplegar modelos de inteligencia artificial en estos dispositivos de borde. También proporcionan facilidades para la gestión de modelos, así como el despliegue, la supervisión y la actualización de modelos.
Privacidad y seguridad de los datos
Otra ventaja de Edge AI es que los datos se conservan más cerca del elemento de origen, y no tiene que ir tanta información a la nube. Sin embargo, existen áreas de preocupación, por ejemplo, la seguridad de los datos sigue siendo importante. Hay que utilizar fuertes medidas de seguridad y encriptación, un acceso claro a estos dispositivos y actualizarlos a menudo para contrarrestar las amenazas.
Continúe supervisando los vínculos académicos y el modelo actualizado
Después de desplegar su solución Edge AI, el mantenimiento es muy crucial para comprobar si el sistema es el esperado o está ofreciendo el rendimiento que se espera de él. Una forma de hacerlo es introducir continuamente nuevos datos en un modelo de inteligencia artificial para reducir la posibilidad de que su análisis se degrade en la circunstancia de la inteligencia artificial de análisis en tiempo real.
Una revisión sistemática de las mejores prácticas para el despliegue de la IA Edge en la analítica en tiempo real
Priorizar la baja latencia y la alta disponibilidad
La primera ventaja de Edge AI es una menor latencia. Asegúrese de que su arquitectura y sus algoritmos sean tan insensibles a los retrasos como sea posible para que el proceso de toma de decisiones pueda realizarse más rápidamente.
Seleccione los dispositivos y equipos adecuados
Elegir el hardware correcto es crucial para los buenos diseños de Edge AI. Esto decide los dispositivos de borde, ya sean los sensores, las puertas de enlace o los dispositivos IoT, que dependen de la potencia de procesamiento, el almacenamiento de datos o la red. Los dispositivos de borde de alto rendimiento ayudan a que sus algoritmos de inteligencia artificial funcionen sin interferencias ofreciendo un alto rendimiento en el borde.
Entrene e implemente modelos de inteligencia artificial basados en el aprendizaje para el perímetro
Los modelos que se han desarrollado para procesos en la nube no son adecuados para su despliegue en el perímetro. Para que la IA en los bordes sea eficaz, los modelos deben ser pequeños, frugales desde el punto de vista energético y entrenables para ejecutarse en los bajos recursos computacionales del hardware de los bordes. Uno de los enfoques que pueden aplicarse a los algoritmos de inteligencia artificial para su uso en el borde se denomina compresión y cuantización de modelos.
Explorar marcos y plataformas orientados al Edge
Estos son algunos de los marcos Edge AI que se pueden adoptar para facilitar el desarrollo: TensorFlow Lite, NVIDIA Jetson y Microsoft Azure IoT Edge. Estas plataformas ofrecen componentes y marcos destinados a permitir a los usuarios desplegar modelos de inteligencia artificial en el borde. También proporcionan cierto apoyo a los modelos desplegados, como su supervisión y actualización.
Salvaguardar los datos de posibles violaciones de datos
Una característica adicional de Edge AI es que permite el procesamiento de datos justo cerca de donde se generan, minimizando así el flujo de información a la nube. Pero la seguridad de los datos no se ha quedado atrás. Desarrolle el cifrado correspondiente, accesos potentes y actualizaciones periódicas para proteger los dispositivos de borde contra los riesgos cibernéticos.
Organizar la supervisión continua y la actualización de modelos
De nuevo, tras desplegar una solución Edge AI, la monitorización es clave para garantizar que el sistema funciona según lo esperado y de acuerdo con los estándares de rendimiento. En escenarios analíticos en tiempo real, los datos estáticos se cargan en modelos de inteligencia artificial periódicamente para simular la reutilización y precisión del modelo.
Los enfoques actuales recomendados para aplicar Edge AI en la analítica en tiempo real
Priorizar la baja latencia y la alta disponibilidad
La ventaja más directa de Edge AI es la eliminación de la latencia. Asegúrate de que tu arquitectura y tus algoritmos tienen el mayor retardo posible para que la toma de decisiones sea más rápida.
Equilibrio entre Cloud y Edge
Edge AI se encarga del procesamiento de datos, las soluciones en la nube siguen siendo una parte importante del sistema para el almacenamiento de datos, la formación de modelos y el escalado. La optimización de su sistema se producirá en el punto del borde y la nube.
Elija los marcos y conjuntos de herramientas de inteligencia artificial adecuados
Los marcos de trabajo móviles como TensorFlow Lite, OpenVINO, así como EdgeX Foundry, son altamente compatibles con el despliegue en el borde.
Centrarse en la escalabilidad y la flexibilidad
Dado que las implantaciones de Edge AI deben ser posibles a distintos niveles de granularidad, las implementaciones deben ser fácilmente escalables y modulares en varios casos de uso. Evalúe las arquitecturas modulares y evite que muchas soluciones descentralizadas estén «codificadas» de tal forma que no ofrezcan mucha flexibilidad.
Optimizar el consumo de energía
Los dispositivos periféricos necesitan trabajar continuamente y, debido a su contexto, a menudo deben hacerlo en condiciones de bajo consumo. Implementar modelos de aprendizaje profundo que sean eficientes pero con bajos requisitos de recursos.
Algunos de los principales retos observados en la adopción de Edge AI para datos en tiempo real son los siguientes
A pesar de sus ventajas, la implementación de Edge AI para el análisis en tiempo real conlleva ciertos desafíos:
Limitaciones de recursos: Las limitaciones físicas de los dispositivos de borde, como la capacidad de cómputo y la memoria, significan que los modelos de inteligencia artificial a menudo están limitados por dichos dispositivos.
Complejidad de la gestión de datos: Trabajar con datos en tiempo real en múltiples dispositivos de borde es algo desafiante si hay varios dispositivos de borde conectados.
Integración con sistemas heredados: El principal contra de usar Edge AI es que tiene el potencial de problemas de integración porque tiene que encajar en las estructuras y sistemas actuales.
Mantenimiento y actualizaciones: Los sistemas Edge AI en varios dispositivos deben actualizarse y garantizar la uniformidad del rendimiento, lo que solo es posible mediante una supervisión constante y el empleo de ciertos métodos específicos.
El análisis en tiempo real es otro ámbito en el que Edge AI encuentra diversas aplicaciones
Fabricación inteligente: El diagnóstico en tiempo real del estado de los equipos, el mantenimiento predictivo y el aumento de la producción son otros usos de Edge AI.
Retail Analytics: Se utiliza en el espacio minorista para capturar y analizar en tiempo real el comportamiento de los compradores, el inventario e incluso la experiencia de compra.
Monitorización sanitaria: Edge AI ejecuta gadgets vestibles y sensores de seguimiento de pacientes médicos para el seguimiento en tiempo real de los signos vitales de los pacientes y la notificación a los médicos.
Ciudades inteligentes: El procesamiento de inteligencia artificial de datos en tiempo real en la gestión del tráfico, la distribución de energía y los sistemas de vigilancia ayuda a que las ciudades funcionen de forma eficiente.
Vehículos autónomos: La IA Edge permite al coche procesar los datos procedentes de los sensores y tomar decisiones y movimientos correctos en tiempo real.
En conclusión
Procesar los datos y analizarlos en el edge ha hecho posible una nueva utilización en diferentes campos de sectores. Comprender cómo realizar Edge AI para el análisis en tiempo real sitúa a las empresas en una posición ventajosa al permitir la toma de decisiones a tiempo ahorrando costes y mejorando el rendimiento. Examinando la fabricación inteligente y la sanidad, el impacto positivo de la inteligencia artificial en el procesamiento del flujo del índice de datos en tiempo real es innegable. Como puede verse, si se siguen los consejos para la implementación de Edge AI en tiempo real y se tienen en cuenta los problemas ocurridos, las organizaciones podrán alcanzar el gran potencial de Edge Computing.
Del mismo modo, a medida que avanza la tecnología de Edge AI, la capacidad de aplicarla a su modelo de negocio definirá la competitividad de una empresa en el contexto del big data.
Las preguntas más frecuentes y sus respuestas
¿Qué es Edge AI y por qué es importante para la analítica en tiempo real?
Edge AI hace referencia al despliegue de algoritmos de inteligencia artificial directamente en dispositivos periféricos, en lugar de en entornos centralizados en la nube. Este enfoque permite procesar los datos cerca de su origen, lo que reduce significativamente la latencia y mejora los tiempos de respuesta. Para el análisis en tiempo real, Edge AI es crucial, ya que permite el procesamiento inmediato de los datos y la toma de decisiones, lo cual es esencial para la utilización que requiere reacciones rápidas, como en la fabricación inteligente, la monitorización de la atención sanitaria y los vehículos autónomos. Al minimizar la necesidad de enviar datos hacia y desde la nube, Edge AI también mejora la privacidad de los datos y reduce el uso de ancho de banda.
¿Cuáles son las consideraciones clave a la hora de implantar Edge AI para el análisis en tiempo real?
Al implementar Edge AI para análisis en tiempo real, considere los siguientes factores clave:
Evaluación del caso de uso: Identifique y evalúe las aplicaciones y los datos específicos que requieren procesamiento en tiempo real. Determine los objetivos y requisitos de su modelo de inteligencia artificial.
Selección de hardware: Elija dispositivos de borde adecuados con suficiente potencia de procesamiento, memoria y conectividad para admitir sus modelos de inteligencia artificial.
Optimización del modelo de inteligencia artificial: Asegúrese de que los modelos de inteligencia artificial están optimizados para los dispositivos de borde, centrándose en la compresión y cuantificación del modelo para ajustarse a las limitaciones del dispositivo.
Marcos y plataformas: Utilice marcos y plataformas orientados al borde, como TensorFlow Lite o NVIDIA Jetson, que ofrecen herramientas para implementar y gestionar modelos de inteligencia artificial en dispositivos de borde.
Seguridad de los datos: Implemente medidas de seguridad sólidas para proteger los datos y los dispositivos, incluido el cifrado, los controles de acceso y las actualizaciones periódicas.
¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas para implementar Edge AI en el análisis en tiempo real?
Las mejores prácticas para implementar Edge AI en análisis en tiempo real incluyen:
Priorizar la baja latencia: Diseñe su arquitectura y algoritmos para minimizar el retraso, garantizando que los procesos de toma de decisiones sean lo más rápidos posible.
Seleccionar el hardware adecuado: Elija dispositivos de borde de alto rendimiento adecuados a sus necesidades específicas, ya sean sensores, puertas de enlace o dispositivos IoT.
Optimice los modelos de inteligencia artificial: Utilice la compresión y la cuantización de modelos para adaptar los modelos de inteligencia artificial a la implantación en los bordes, centrándose en la eficiencia energética y los bajos requisitos computacionales.
Aprovechar los marcos de trabajo de borde: Utilice marcos orientados al borde como TensorFlow Lite o NVIDIA Jetson para facilitar el despliegue y la gestión de modelos de inteligencia artificial en dispositivos de borde.
Mantener la seguridad de los datos: Garantice un cifrado sólido, controles de acceso seguros y actualizaciones periódicas para protegerse contra las brechas de datos y las amenazas cibernéticas.
¿Cuáles son los desafíos comunes asociados con Edge AI para el análisis en tiempo real?
Los desafíos comunes incluyen:
Limitaciones de recursos: Los dispositivos Edge suelen tener una capacidad de procesamiento y una memoria limitadas, lo que puede restringir la complejidad de los modelos de inteligencia artificial que se pueden implementar.
Complejidad de la gestión de datos: La gestión de datos en tiempo real a través de múltiples dispositivos de borde puede ser compleja, especialmente cuando se integra con los sistemas existentes.
Integración con sistemas heredados: Las soluciones Edge AI pueden enfrentarse a problemas de compatibilidad con sistemas heredados, lo que requiere una planificación y estrategias de integración cuidadosas.
Mantenimiento y actualizaciones: El mantenimiento y las actualizaciones regulares son necesarios para garantizar que los dispositivos de borde y los modelos de inteligencia artificial funcionen de manera óptima y sigan siendo seguros.
¿Cuáles son algunos de los usos prácticos de Edge AI en el análisis en tiempo real?
Entre los usos prácticos de Edge AI en el análisis en tiempo real se incluyen:
Fabricación inteligente: Diagnóstico en tiempo real y mantenimiento predictivo de equipos, mejorando la eficiencia de la producción y reduciendo el tiempo de inactividad.
Análisis del comercio minorista: Análisis del comportamiento de los compradores, gestión del inventario y mejora de la experiencia de compra a través de información en tiempo real.
Monitorización sanitaria: Seguimiento de las constantes vitales de los pacientes mediante dispositivos portátiles y sensores, lo que permite alertas e intervenciones inmediatas.
Ciudades inteligentes: Mejora de la gestión del tráfico, la distribución de energía y los sistemas de vigilancia para un funcionamiento urbano más eficiente.
Vehículos autónomos: Procesamiento de datos de sensores sobre la marcha para tomar decisiones de conducción en tiempo real y garantizar la seguridad del vehículo.
