La inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML) están impulsando cada vez más cambios en las telecomunicaciones. El aumento en la adopción es la confianza organizacional en el impacto positivo que puede tener la IA, lo que a su vez lleva a los líderes empresariales a impulsar la IA/ML a expandirse a nuevos casos de uso. Por lo tanto, AI/ML desempeñará un papel clave en traer nuevos flujos de ingresos a los operadores de compañías de telecomunicaciones.
En Canonical, trabajamos continuamente con nuestros clientes y socios para llevar los beneficios de Edge AI al mundo de las telecomunicaciones. Es por eso que estamos felices de asistir al evento Mobile World Congress (MWC) de este año en Barcelona. Canonical demostrará el impacto de Edge AI en tres manifestaciones centradas en las telecomunicaciones. Estas demostraciones cubrirán aplicaciones de la vida real de Edge AI y se demostrarán utilizando el hardware de vanguardia de los socios.
En nuestro stand, demostraremos el papel clave de la infraestructura de código abierto, como Ubuntu y Kubernetes canónicos, que continúan desempeñando un papel en hacer realidad la monetización de la IA Edge. Nuestra demostración es práctica y viene con tres centros prácticos de casos de uso de AI para múltiples verticales de la industria: siga leyendo para obtener más información sobre cada industria.
Aprenda más sobre nuestra demostración
Un stand típico en MWC 2025 (2A90, Hall 2) estará equipado con tres demostraciones AI/ML. Cada demostración mostrará cómo la infraestructura de código abierto puede hacer de AI/ML una oportunidad real para las telecomunicaciones, con un enfoque especial en el escenario de Kubernetes de metal desnudo en el borde, que es el borde proporcionado por Kubernetes canónicos. Así como Canonical funciona directamente con IHV para demostrar nuestra solución de hardware, todas nuestras demostraciones utilizarán una solución que pueda usarse.
En nuestra demostración, obtendrá el beneficio de ejecutar aplicaciones comerciales en una pila de software de rendimiento que se adapte especialmente a las innovaciones en agilidad y eficiencia empresariales. A través de la pila de software de Canonical que se ejecuta en Ubuntu, las aplicaciones Edge AI pueden beneficiarse de los últimos avances de silicio y transmitir el procesamiento y la información simplificados entre dispositivos y servicios comerciales.
Mejorar la seguridad del lugar de trabajo
Nuestra primera demostración se ejecutará en la plataforma de hardware AI Enterprise Dell Powerge XR8000 (ejecutando Intel Xeon Scalable Processor), Ubuntu 24.04 LTS y Canonical Kubernetes 1.32 LTS. En esta pila combinada de hardware y software, demostraremos cómo Edge AI puede mejorar la seguridad del lugar de trabajo.
Implementaremos una carga de trabajo de IA/ML nativa de nube en la nube en kubernetes estandarizados para recibir transmisiones de video en vivo para monitorear a los trabajadores para obtener seguridad. Cuando se detecta una excepción, la IA recuerda al operador que tome medidas y alivie el problema.
Saludos automáticamente en programas de ayuda para clientes
Al igual que con la primera demostración, la demostración se ejecutará en un Dell PowerEdge XR8000 (ejecutando el procesador escalable Intel Xeon), Ubuntu 24.04 LTS y Canonical Kubernetes 1.32 LTS. La carga de trabajo de ML en Kubernetes canónicos recibirá alimentos de video continuos para detectar insignias de empleados/usuarios, analizar imágenes para identificar y saludar a las personas por su nombre. Reconocimiento de patrones que deriva el contexto de las imágenes detectadas y tiene aplicaciones prácticas en una variedad de casos, incluido el control de acceso automático para el personal y los visitantes autorizados.
Detección de objetos inteligentes en el entorno de fabricación
En la tercera demostración, demostraremos el caso de uso de detección de objetos en la carga de trabajo ML. Ejecutaremos Kubernetes típicos en la plataforma del servidor HPE Proliant RL300 Gen11 con procesadores Ampere Altra. El propósito de esta demostración es mostrar cómo las empresas pueden beneficiarse de los sistemas automatizados que pueden detectar varios tipos de objetos en diferentes casos de uso práctico, como simplificar los procesos de fabricación y garantizar la seguridad del sitio. Por ejemplo, una instalación de fabricación puede implementar cargas de trabajo AI/ML para detectar e identificar objetos de interés, como empleados, herramientas y máquinas de fabricación, y bienes en líneas de producción, y constantemente analizar de forma autónoma procesos continuos y marcar cualquier producto defectuoso, o cualquier producto defectuoso, o personas que no deben aparecer en ciertas áreas.
Esperamos poder contactarnos
Nos encanta participar en eventos como MWC 2025 porque creemos que las demostraciones prácticas son la mejor manera de ayudar a las organizaciones a comprender el impacto real que AI/ML puede hacer para el negocio.
No podemos esperar para conectarnos con usted en el evento de telecomunicaciones más grande de 2025 para ayudarlo a lograr IA/ML de manera eficiente. Detener Stand 2a90, salón 2 Para experimentar la infraestructura de código abierto de código abierto de Edge AI y discutir con nosotros cómo ayudarlo a implementar IA/ML en implementaciones de móviles y nubes de borde.
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Lectura adicional
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