Edge AI está cambiando la forma en que los dispositivos interactúan con los centros de datos, lo que exige que las organizaciones se mantengan al día con las últimas innovaciones. Desde instrumentos sanitarios impulsados por IA hasta vehículos autónomos, hay muchos casos de uso que se benefician de la IA en el borde. Este blog profundiza en el tema y captura las consideraciones clave al iniciar un proyecto de IA de vanguardia, los beneficios clave, los desafíos y cómo el código abierto encaja en la combinación.
Tabla de Contenidos
¿Qué es la inteligencia artificial de vanguardia?
Edge AI se refiere a la combinación de inteligencia artificial y computación de borde. Su objetivo es ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos periféricos conectados. Permite que los dispositivos tomen decisiones más inteligentes sin tener que estar constantemente conectados a la nube para procesar datos. Se llama borde porque los modelos de aprendizaje automático se ejecutan cerca de los usuarios en lugar de en los centros de datos.
La IA en el borde está ganando popularidad a medida que las industrias descubren nuevos casos de uso y oportunidades para optimizar los flujos de trabajo, automatizar los procesos comerciales o desbloquear nuevas oportunidades de innovación. Tecnologías como los automóviles autónomos, los dispositivos portátiles, las cámaras de seguridad y los electrodomésticos inteligentes aprovechan las capacidades de la IA de vanguardia para brindar a los usuarios información en tiempo real cuando más importa.
Beneficios de la inteligencia artificial de vanguardia
Hoy en día, los algoritmos son capaces de comprender diferentes tareas como texto, sonidos o imágenes. Son particularmente útiles cuando los usuarios finales tienen problemas reales. Debido a problemas relacionados con la latencia, el ancho de banda y la privacidad, estas aplicaciones de IA no son prácticas o incluso imposibles de implementar en nubes centralizadas o centros de datos empresariales.
Algunos de los beneficios más importantes de la IA de vanguardia son:
- Información instantánea: Debido a que los datos se analizan instantáneamente, cerca del usuario, la IA perimetral permite el procesamiento instantáneo y reduce el tiempo necesario para completar actividades y obtener información.
- ahorrar costos: Dependiendo del caso de uso, algunos datos a menudo se pueden procesar en el borde donde se recopilan, por lo que no es necesario enviar todos los datos al centro de datos para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Esto reduce el costo de almacenar datos y modelos de entrenamiento. Al mismo tiempo, las organizaciones suelen utilizar la inteligencia artificial perimetral para reducir el consumo de energía de los dispositivos perimetrales optimizando sus tiempos de encendido y apagado, reduciendo así los costos nuevamente.
- Alta disponibilidad: Adoptar un enfoque descentralizado para entrenar y ejecutar modelos permite a las organizaciones garantizar que sus dispositivos perimetrales se beneficien del modelo, incluso si surgen problemas dentro del centro de datos.
- privacidad: Edge AI puede analizar datos instantáneamente sin exponerlos a humanos, aumentando la privacidad de la apariencia, la voz o la identidad de los sujetos involucrados. Por ejemplo, las cámaras de vigilancia no requieren que un humano las mire, sino que tienen modelos de aprendizaje automático que envían alertas según los casos de uso o las necesidades.
- Sostenibilidad: El uso de IA perimetral para reducir el consumo de energía de los dispositivos perimetrales no solo minimiza los costos sino que también hace que las organizaciones sean más resilientes. Con la IA de vanguardia, las empresas pueden evitar el uso de sus dispositivos a menos que sea necesario.
Casos de uso en la industria
En todos los sectores verticales, las empresas están desarrollando e implementando rápidamente modelos de IA de vanguardia para abordar una variedad de casos de uso. Para comprender mejor el valor que puede ofrecer la IA de vanguardia, echemos un vistazo más de cerca a sus aplicaciones en la industria.
Los fabricantes industriales experimentan dificultades cuando se trata de grandes instalaciones que utilizan con frecuencia grandes cantidades de equipos. A encuesta Un estudio publicado por Arm en la primavera de 2023 encontró que la computación de punta y el aprendizaje automático se encuentran entre las cinco tecnologías que tendrán el mayor impacto en la fabricación en los próximos años. Los casos de uso de Edge AI a menudo están estrechamente relacionados con la modernización de las plantas de fabricación existentes. Incluyen programación de producción, inspección de calidad y mantenimiento de activos, pero la aplicación es mucho más que eso. Su principal objetivo es aumentar la eficiencia y velocidad de tareas automatizadas como el montaje de productos y el control de calidad.
Algunos de los casos de uso más destacados de la IA de vanguardia en la fabricación incluyen:
- Detecte defectos instantáneamente como parte del proceso de inspección de calidad utilizando redes neuronales profundas para analizar imágenes de productos. A menudo, esto también permite el mantenimiento predictivo, lo que ayuda a los fabricantes a minimizar la necesidad de reparar componentes de forma reactiva al abordar problemas potenciales antes de que ocurran.
- Realice tareas de producción y ensamblaje justo a tiempo basadas en el funcionamiento de baja latencia de robots industriales.
- Brindar soporte remoto a los técnicos en tareas in situ basadas en dispositivos de realidad aumentada (AR) y realidad mixta (MR);
La baja latencia es un factor clave para la IA de vanguardia en la industria. Sin embargo, algunos casos de uso también se benefician de una mayor seguridad y privacidad. Por ejemplo, las impresoras 3D pueden utilizar inteligencia artificial de vanguardia para proteger los derechos de propiedad intelectual a través de una infraestructura de nube centralizada.
Mejores prácticas para la IA perimetral
Ejecutar la IA en el borde presenta un conjunto único de desafíos en comparación con otros tipos de proyectos de IA. Para maximizar el valor de la IA de vanguardia y evitar errores comunes, recomendamos seguir estas mejores prácticas:
- Dispositivos de borde: En el corazón de Edge AI está el dispositivo que finalmente ejecuta el modelo. Todos tienen diferentes arquitecturas, características y dependencias. Asegúrese de que las capacidades de su hardware cumplan con los requisitos del modelo de IA y que el software (por ejemplo, el sistema operativo) esté certificado en dispositivos perimetrales.
- Seguridad: Existen artefactos tanto en los centros de datos como en los dispositivos perimetrales que pueden comprometer la seguridad de una organización. Ya sea que hablemos de los materiales utilizados para la capacitación, la infraestructura de ML utilizada para desarrollar o implementar modelos de ML o los sistemas operativos de los dispositivos de borde, las organizaciones deben proteger todos estos artefactos. Proteja estos elementos con funciones de seguridad adecuadas, como suites de seguridad, arranque seguro del sistema operativo desde dispositivos perimetrales o cifrado completo del disco en el dispositivo.
- Escala de aprendizaje automático: Los modelos de aprendizaje automático varían en tamaño según el caso de uso. Debe adaptarse al dispositivo final en el que se pretende ejecutar, por lo que los desarrolladores deben optimizar el tamaño del modelo, lo que determina las posibilidades de implementarlo con éxito.
- Conexión a Internet: El ciclo de vida del aprendizaje automático es un proceso iterativo, por lo que los modelos deben actualizarse periódicamente. Por lo tanto, la conectividad de la red afecta tanto al proceso de recopilación de datos como a las capacidades de implementación del modelo. Antes de crear un modelo de implementación o una estrategia de IA, las organizaciones deben verificar y garantizar una conectividad de red confiable.
- alfombrilla de ratón: Las organizaciones suelen utilizar IA de vanguardia para el procesamiento justo a tiempo, por lo que es necesario minimizar la latencia. Por ejemplo, los minoristas deben enviar una alerta inmediata cuando se detecta un fraude y no pueden exigir a los clientes que esperen varios minutos en la caja para confirmar el pago. Dependiendo del caso de uso, es necesario evaluar y considerar la latencia al elegir herramientas y la cadencia de actualización del modelo.
- Escalabilidad: La escala generalmente se limita al ancho de banda de la nube para el procesamiento de información y dispositivos móviles. Esto resulta en altos costos. Para garantizar una escalabilidad más amplia, la recopilación de datos y parte del procesamiento de datos deben realizarse en el borde.
- Gestión remota: Las organizaciones suelen tener múltiples dispositivos o múltiples ubicaciones remotas, por lo que escalar a todos ellos trae nuevos desafíos relacionados con su gestión. Para abordar estos desafíos, asegúrese de contar con mecanismos para una fácil configuración remota y actualizaciones automáticas.
Inteligencia artificial de borde de código abierto
El código abierto está en el centro de la revolución de la IA y las soluciones de código abierto pueden proporcionar una forma eficaz de abordar muchas de las mejores prácticas mencionadas anteriormente. Para los dispositivos de borde, se pueden utilizar tecnologías de código abierto para garantizar la seguridad, solidez y confiabilidad de los dispositivos y modelos de aprendizaje automático. Brinda a las organizaciones la flexibilidad de elegir entre una variedad de herramientas y tecnologías, beneficiarse del soporte de la comunidad y comenzar rápidamente sin grandes inversiones. Las herramientas de código abierto están disponibles en todas las capas de la pila, desde sistemas operativos que se ejecutan en dispositivos perimetrales hasta plataformas MLOps para capacitación y marcos para implementar modelos de aprendizaje automático.
Inteligencia artificial de borde y canónica
Canonical proporciona una pila de IA integral que incluye todos los componentes de software de código abierto necesarios para proyectos de IA de vanguardia.
Canonical proporciona una solución MLOps de extremo a extremo que le permite entrenar sus modelos. Kubeflow fascinante es la base de esta solución, que se integra perfectamente con herramientas líderes de código abierto como MLflow para el registro de modelos o Spark para la transmisión de datos. Brinda a las organizaciones la flexibilidad de desarrollar modelos en cualquier plataforma en la nube y cualquier distribución de Kubernetes, y brinda capacidades como gestión del consumidor y mantenimiento de la seguridad de la suite o servicio administrado utilizado.
El sistema operativo en el que se ejecuta el dispositivo juega un papel importante. Ubuntu Core es una distribución del sistema operativo Ubuntu de código abierto diseñada para dispositivos IoT. Tiene capacidades de arranque seguro y cifrado completo del disco para garantizar la seguridad del dispositivo.Para algunos casos de uso, ejecutar una nube pequeña, p. Micronube Habilitar clústeres perimetrales desatendidos para aprovechar el aprendizaje automático.
El modelo de paquete es Instantánea Hágalos fáciles de mantener y actualizar en producción. Snap ofrece varios beneficios, incluidas actualizaciones OTA, respaldo automático en caso de falla e implementación sin contacto. Al mismo tiempo, las tiendas de marca son una solución ideal para gestionar el ciclo de vida y la gestión remota del modelo de aprendizaje automático.
Para obtener más información sobre las soluciones de IA de vanguardia de Canonical, contáctenos.
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