El futuro de la IA está al límite

El Internet de las cosas (IoT) es como una red de entidades en constante replicación, que generan una cantidad de datos compuesta y sin precedentes. Se estima que para 2025 habrá 75.440 millones de dispositivos conectados en el mundo.

Si bien es difícil racionalizar estas cifras, una cosa es segura es que nuestro mundo se está volviendo cada vez más conectado, contextual y receptivo. Los datos que obtendremos de estos dispositivos se utilizarán para impulsar una nueva generación de aplicaciones inteligentes, pero también presenta un desafío: ¿Cuál es la mejor manera de procesarlos para generar valor para los custodios de estos datos?

Aquí es donde entra en juego la computación de borde. La computación de borde es un paradigma de computación distribuida que acerca los recursos informáticos a la fuente de los datos, en otras palabras, los activos, procesos y actores que generan los eventos que dan como resultado los datos.

Si bien se ha creado mucho entusiasmo en torno al procesamiento gráfico (el precio de las acciones de NVIDIA no es más que un indicador), la ventaja es una frontera crucial para la diferenciación y la obtención de una ventaja competitiva en situaciones en las que el tiempo y la complejidad necesarios para tomar una decisión o desencadenar un evento son apuestas de mesa.

La computación perimetral permite el procesamiento de datos en tiempo real y retroalimentación de baja latencia, que son esenciales para las aplicaciones AIoT. AIoT, o Inteligencia Artificial de las Cosas, es la aplicación de modelos de aprendizaje automático, impulsados ​​por dispositivos informáticos de vanguardia para generar información significativa, casi en tiempo real.

Estos dispositivos van desde sensores, que procesan y asimilan datos como medidores de energía, sensores de temperatura y rastreadores de activos, hasta (lo que es más importante) dispositivos de entrada que consumen y procesan estos datos de forma colectiva.

Statista predice que se espera que el mercado global de informática de punta alcance los 257.300 millones de dólares para 2025 y, según un artículo de la Fundación Nacional de Ciencias, la latencia promedio para la informática de punta es de diez milisegundos, en comparación con los cien milisegundos de la computación en la nube.

La computación perimetral puede reducir el costo del procesamiento de datos hasta en un 70 por ciento, según GlobalData, al tener un mainframe, bases de datos en la nube y entornos de procesamiento sobrecargados y de baja latencia, lo que brinda más beneficios a la IA.

Tradicionalmente, la BI y el análisis avanzado se han utilizado para analizar datos históricos con el fin de identificar tendencias y patrones. Sin embargo, con la informática de punta, ahora es posible calcular y generar resultados significativos y revolucionarios a partir de datos en tiempo real. Esto permite a las empresas tomar decisiones en tiempo real, lo que puede conducir a mejoras significativas en la eficiencia y la productividad.

Por ejemplo, en un sitio de celda inteligente, los sensores se utilizan para recopilar datos sobre todo, desde la temperatura del ambiente y el equipo, hasta el consumo de energía y la capacidad colocada en el sitio. Estos datos se pueden utilizar para mejorar la eficiencia, evitar tiempos de inactividad y optimizar la producción; en este sentido, una transmisión de señales consistente y de alta calidad.

Sin embargo, si los datos se transportan y procesan de forma centralizada, podrían producirse retrasos costosos, ya que una fracción de segundo de mala prestación de servicios afecta la satisfacción del cliente y la disponibilidad del personal para atender y operar.

Esto podría provocar problemas como que la maquinaria se caliente, se dañe fuera de circunstancias controlables o realice operaciones deficientes en términos de cantidad o calidad. El mismo marco se puede aplicar a maquinaria minera, edificios inteligentes, fábricas, instalaciones médicas y más.

Con la informática de punta, los datos se procesan localmente, lo que elimina estos retrasos. Esto permite una toma de decisiones más rápida y un mejor rendimiento. Además, la informática de punta puede ayudar a mejorar la seguridad al mantener los datos locales, donde son menos vulnerables a los ciberataques.

Se deben tener en cuenta y considerar diez elementos para ofrecer AIoT en el borde. Esto muestra cuán multifacética es la AIoT y los niveles necesarios para potenciar las diversas funciones y capacidades.

Construir una infraestructura informática de punta sólida es crucial. Esto incluye la implementación de dispositivos perimetrales y puertas de enlace que puedan procesar y analizar datos localmente.

Estos dispositivos deben tener suficiente potencia computacional, capacidad de almacenamiento y conectividad para gestionar los datos generados por los dispositivos de IoT con una traducción clara del borde a la nube o, cuando sea necesario, arquitecturas híbridas.

Los dispositivos perimetrales deben estar equipados con capacidades de inteligencia artificial, como algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales. Estos modelos de IA pueden procesar datos en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones inteligente en el borde sin la necesidad de enviar datos a servidores centralizados.

Dado que los datos son generados por dispositivos de IoT, pueden ser demasiado voluminosos o ruidosos para procesarlos completamente en el borde. Las técnicas efectivas de filtrado y preprocesamiento de datos son esenciales para extraer información relevante y reducir la transmisión de datos para optimizar el procesamiento.

Las aplicaciones AIoT a menudo requieren baja latencia y gran ancho de banda para brindar respuestas en tiempo real. Es fundamental garantizar una infraestructura de red sólida que pueda procesar el flujo de datos entre los dispositivos perimetrales y los sistemas centrales.

La seguridad es primordial en las implementaciones de AIoT. Los dispositivos perimetrales deben contar con sólidas medidas de seguridad para protegerse contra amenazas cibernéticas y acceso no autorizado a la IA. La privacidad de los datos es igualmente importante, especialmente cuando se trata de información confidencial que podría procesarse localmente.

AIoT se basa en inteligencia distribuida, donde la toma de decisiones no está únicamente centralizada sino compartida entre dispositivos perimetrales y plataformas en la nube. Es esencial desarrollar algoritmos inteligentes que puedan colaborar y adaptarse a las condiciones cambiantes.

Si bien el procesamiento de la IA se produce en el borde, las plataformas en la nube siguen siendo cruciales para tareas como la capacitación, actualización y conocimiento global de modelos. Una interacción constructiva entre el borde y la nube es vital para un rendimiento óptimo de AIoT.

Los dispositivos perimetrales funcionan con baterías, lo que hace que la eficiencia energética sea una consideración fundamental. La optimización de los algoritmos y el uso de recursos puede extender la vida útil de los dispositivos perimetrales y reducir el consumo de energía.

A medida que crece la cantidad de dispositivos conectados y el volumen de datos, el sistema AIoT debe ser escalable para adaptarse a las crecientes demandas. También debe ser lo suficientemente flexible para adaptarse a los requisitos cambiantes y los avances tecnológicos, por lo que es crucial un modelo de objetos sólido que represente la instancia física para alinearse con la representación virtual.

Las implementaciones de AIoT deben cumplir con las regulaciones de gobernanza de datos y los estándares de la industria para garantizar el uso ético y legal de los datos.

El futuro de la IA está al límite. A medida que la cantidad de datos que se generan siga creciendo, la informática de punta será aún más importante. Esto nos permitirá crear aplicaciones inteligentes que puedan tomar decisiones en tiempo real y mejorar nuestras vidas de innumerables maneras.