Computación Edge

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Estas son guías técnicas para personas no técnicas. Tanto si se ha visto en la necesidad de conocer sobre Computación Edge, Edge-AI o si siempre ha sentido curiosidad por saber más, esto le enseñará lo suficiente para adentrarse en este mundo de innovación. El propósito de estas explicaciones es desglosar sucintamente los temas complicados sin recurrir a la jerga técnica.

¿Qué es la Computación Edge?

La Computación de frontera, llamada Computación Edge, es la práctica de procesar los datos con hardware especializado cerca del borde de la red donde se generan los datos, en lugar de un centro de datos centralizado. La computación edge es una arquitectura de TI distribuida y abierta que se caracteriza por ser descentralizada y usar la computación móvil y las tecnologías de la Internet de las Cosas (IoT). En la computación edge, los datos son procesados por el propio dispositivo en lugar de ser transmitidos a un centro de datos.

La computación de borde edge permite acelerar el flujo de datos, incluido el procesamiento de datos en tiempo real sin latencia. Permite que las aplicaciones y los dispositivos inteligentes respondan a los datos casi instantáneamente mientras se crean, eliminando el tiempo de espera. Esto es fundamental para tecnologías como los vehículos autónomos y tiene beneficios igualmente importantes para las empresas.

¿Qué es el Edge-AI?

La Computación Edge Inteligente (Edge-AI) comprende el procesamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial en dispositivos Edge, es decir, en los dispositivos móviles o embebidos para este fin. El concepto deriva de Edge Computing, que parte de la misma premisa: los datos se almacenan, procesan y gestionan directamente en los puntos finales del Internet de las Cosas (IoT).

Como resultado, el dispositivo no tiene que estar necesariamente conectado a una red o a un centro de datos, ya que la información se procesa allí mismo con sistemas de Machine Learning. Además, pueden aplicar modelos de Deep Learning y algoritmos inteligentes avanzados de forma autónoma.

¿Cómo funciona Edge-AI en la práctica?

Como hemos visto, Edge-AI se apoya en el propio hardware de los dispositivos para procesar datos y realizar tareas relacionados con el Machine Learning y el Deep Learning. Pero, ¿cómo funciona esto en la práctica? Un buen ejemplo podrían ser los asistentes virtuales, como Alexa por ejemplo. Estos aprenden de las palabras y frases del usuario y pueden almacenarlas directamente en el dispositivo.

Además de no depender necesariamente de una conexión a Internet para realizar todas las funciones, los dispositivos Edge consiguen un tiempo de respuesta mucho menor para el usuario. Lo cierto es que seguimos siendo testigos de los avances que este tipo de aplicaciones pueden aportar a la vida cotidiana de las personas, a las empresas y a las industrias en general.

¿Cuáles son las ventajas de Edge-AI?

Una tecnología como Edge-AI puede aportar varios beneficios, especialmente para la industria, que depende cada vez más de los dispositivos IoT. A continuación, enumeraremos algunos de ellos:

1. Procesamiento veloz: Reducción de la latencia para mejorar la experiencia del usuario.
2. Tamaño reducido y eficiencia energética: Su versatilidad permite la integración entre tecnologías de dispositivos vestibles, como las pulseras.
3. Menor necesidad de infraestructura adicional: Reducción del ancho de banda necesario y, en consecuencia, de los costos de los servicios de Internet.
4. Protección garantizada: Mayor seguridad y privacidad de los datos, ya que el procesamiento se realiza localmente y no en la nube.

¿Por qué Edge-AI será importante?

Las aplicaciones que se pueden desarrollar con tecnología Edge-AI son fundamentales para el progreso de la sociedad actual. Desde el reconocimiento facial, actualizaciones de tráfico en los smartphones, vehículos autónomos y dispositivos inteligentes, la lista de dispositivos que hoy cuentan con soluciones informáticas edge sigue creciendo. Pronto dejarán de ser una novedad y estarán en los hogares de todos.

La Edge-AI se suma a este movimiento, ya que la necesidad de procesar datos en los propios dispositivos también representa el uso creciente de la Inteligencia Artificial. Dentro de poco, veremos más de Edge-AI cubriendo las siguientes necesidades:

  • • Mejora de los vehículos autónomos, que empezarán a identificar imágenes mucho más rápidamente para la toma de decisiones.
  • • Inteligencia para las cámaras de seguridad, detectando actividades sospechosas en tiempo real.
  • • Reducción de costos y mejora de la seguridad en las industrias.
  • • Uso en el ámbito médico para la atención de emergencias, cirugías, identificación de fármacos, entre otros.
Asistencia en su experiencia con la Edge-AI

¿Ha considerado ahora los beneficios que este tipo de soluciones pueden aportar a usted, su equipo o su empresa? Sólo teniendo en cuenta lo que hemos explicado hasta ahora, es posible ver que Edge-AI aporta beneficios a muchos sectores industriales. El mercado financiero, por ejemplo, puede contar con una mayor seguridad en las transacciones y la detección de fraudes. El mercado de los seguros también ve beneficios, especialmente cuando se trata de dispositivos de telemetría.

El futuro de la informática está en Edge, y su empresa necesita afrontar esa realidad ahora para presentar soluciones disruptivas en el futuro. La Edge-AI es sólo un ejemplo de cómo podemos ofrecer productos y servicios conectados con las necesidades de los consumidores.

Si necesita ayuda para desarrollar la estrategia correcta y acceder a las herramientas adecuadas para tener éxito en su experiencia de transformación con Edge o Edge-AI, cuente con un socio innovador con amplia experiencia en el sector y una cartera completa de dispositivos y desarrollos Edge, como Quaxam Datalab.

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