Comprender la IA en el edge

¿Qué es la IA en el edge?

IA edge (o IA en el edge) hace referencia a la práctica de integrar sistemas de inteligencia artificial (como el análisis predictivo, el reconocimiento de voz o imagen, o la detección de anomalías) con edge computing. Esto le permite procesar los datos allí donde se recopilaron, normalmente en aparatos como sensores, cámaras u otros dispositivos de internet de las cosas. La IA en el edge evita la necesidad de enviar los datos recopilados a servidores remotos para su gestión. Este procesamiento de datos en el edge se traduce en tiempos de respuesta más rápidos, una reducción de la latencia y la mejora en la privacidad y la seguridad.

Un ejemplo de IA en el edge sería una cámara de vigilancia en un campus universitario que esté equipada no solo con capacidades de procesamiento, sino también con capacidades de IA, como el reconocimiento facial. Esto resulta beneficioso porque la cámara podría identificar a personas sospechosas casi al instante, lo cual es fundamental en situaciones donde cada segundo importa. Otros buenos objetivos para el procesamiento rápido en el edge y el análisis con IA incluirían vehículos autónomos y dispositivos portátiles de monitorización de la salud. 

IA en el edge se está volviendo cada vez más popular gracias a varios avances tecnológicos, como la evolución avanzada de las redes neuronales, una infraestructura informática más potente y la adopción generalizada de dispositivos IoT. Estos avances permiten que la IA en el edge ofrezca información inteligente y conocimientos rápidos sobre el terreno a empresas en prácticamente todos los sectores. Con la IA en el edge, puede automatizar procesos y operaciones, mejorar la seguridad y optimizar los flujos de trabajo. Esa información también es más segura, ya que nunca sale del dispositivo edge y no puede ser interceptada en tránsito a un servidor de procesamiento central.

IA tradicional, edge o distribuida

La IA en el edge se diferencia de la IA tradicional y de la IA distribuida en varios aspectos importantes: en la IA tradicional, los modelos de IA suelen estar localizados en el backend de los servidores centrales, como una nube pública o un centro de datos, donde procesan y analizan los datos que se envían a la ubicación central. Esto lleva su tiempo, y también puede causar un retraso en el servidor si hay demasiados datos que procesar y analizar al mismo tiempo. En cambio, en la IA en el edge, cada dispositivo edge puede analizar los datos que recopila, utilizando un modelo integrado de IA o aprendizaje automático instalado en el propio dispositivo. A continuación, dicho dispositivo toma decisiones inteligentes y transmite únicamente la información y los datos imprescindibles a los servidores centrales o a las personas que necesitan saberlo, en lugar de enviar todos los datos sin procesar. La IA en el edge resulta mucho más adecuada para procesos y operaciones en las que el tiempo es un factor importante. 

La IA en el edge también es diferente de la IA distribuida. El concepto de IA distribuida estaría entre los conceptos de IA en el edge e IA tradicional. Con un sistema distribuido, los datos se procesan y se analizan en diversos dispositivos interconectados, incluidos los servidores centrales y los dispositivos edge. Cada nodo de la cadena interconectada trabaja en una pequeña parte del análisis, con la idea de que el procesamiento distribuido puede gestionar grandes cargas de trabajo y puede escalar más allá de los simples dispositivos edge. La desventaja de la IA distribuida es que conlleva más latencia que la IA en el edge, es menos privada y segura porque los datos se transmiten a través de las redes a varios dispositivos y es más compleja de gestionar.

IA en el edge y cloud computing

El cloud computing está estrechamente vinculado a la IA en el edge. De hecho, el cloud computing habilita los sistemas de IA en el edge porque proporciona el hardware, las aplicaciones, los servicios y las herramientas necesarias para implementar, ejecutar, sincronizar datos, supervisar y gestionar los modelos edge de IA.

Sin embargo, cuando comparamos la IA en la nube con la IA en el edge, quedan patentes las siguientes diferencias:  

• Funcionalidades de procesamiento: la IA de nube presenta mejores funcionalidades cuando se trata de procesamiento en general. Sin embargo, aunque la IA en el edge ve limitada la potencia de procesamiento que puede incorporar a un dispositivo, a menudo presenta parámetros muy específicos y realmente no requiere una potencia de cálculo infinitamente escalable.

• Capacidad de almacenamiento: la nube ofrece, por definición, una cantidad casi ilimitada de almacenamiento y puede escalar rápida y fácilmente según sea necesario. Gracias a la IA en el edge, aunque el almacenamiento resulta limitado en el dispositivo edge, suele disponer de la cantidad necesaria para procesar y analizar los datos y enviar la información a la sede central.

• Latencia: en este punto, la IA en el edge es mejor que la IA de nube. Al procesar los datos in situ, la latencia se mantiene ultra baja con tiempos de respuesta muy veloces. A su vez, los sistemas de IA de nube deben transmitir los datos a varios servidores remotos, que podrían estar en el otro lado del mundo, por lo que la latencia crece.

• Ancho de banda de red: la IA en el edge necesita muy poco ancho de banda porque la cantidad de datos transmitidos a los servidores centrales es mucho menor que en el caso de la IA de nube. Mientras la IA en el edge envía solo la información y las decisiones más críticas a otros servidores, la IA de nube ha de mandar todos los datos sin procesar a ubicaciones remotas, lo cual requiere un ancho de banda mucho mayor. 

• Seguridad y privacidad: la IA en el edge es intrínsecamente más segura y capaz de mantener la privacidad de la información confidencial que la IA de nube, ya que mantiene los datos sobre todo en el dispositivo edge. Cualquier dato transmitido a través de redes a servidores externos, lo que, en el caso de un sistema de IA de nube, son todos, podría verse comprometido o interceptado por agentes maliciosos.

Ventajas de la IA en el edge para las empresas

Los beneficios de la IA en el edge incluyen: 

• Mayor eficiencia y agilidad: gracias a unos tiempos de respuesta e identificación de problemas potenciales mucho más veloces, las empresas pueden alcanzar operaciones más eficientes y ágiles. 

• Reducción de los gastos: la IA en el edge minimiza la necesidad de emplear recursos de la nube, lo cual mantiene bajos los costes operativos y no consume tanto ancho de banda. Estos gastos se pueden reducir aún más si se logra una menor necesidad de supervisión humana, ya que la mayoría de los sistemas de IA en el edge son en gran medida autónomos. 

• Simplificación del cumplimiento de la normativa de seguridad y privacidad: al mantener los datos en el dispositivo donde se recopilan, las organizaciones pueden cumplir más fácilmente la normativa respecto a la soberanía de los datos. La seguridad y la privacidad también se mejoran al evitar la necesidad de transmitir tantos datos a través de las redes. 

• Mejora en la conservación de la energía: la mayor parte de los dispositivos de IA en el edge consumen muy poca energía. Además, el consumo de energía de los servidores y sistemas centralizados también se reduce debido a una menor carga de procesamiento. 

• Alta disponibilidad: debido a que el procesamiento de la IA en el edge no requiere una conexión a internet, estos sistemas suelen estar más disponibles y ser más fiables que la IA tradicional o de nube.

Casos de uso de IA en el edge

La IA se está convirtiendo cada vez más en una herramienta omnipresente y fundamental en todos los sectores y en una amplia gama de casos de uso. A medida que madura la IA en el edge, los casos de uso para el procesamiento edge también se están expandiendo. Algunos casos de uso comunes y emergentes para la IA en el edge incluyen: 

• Asistencia médica: los dispositivos médicos, como los monitores de glucosa en sangre y los rastreadores de signos vitales basados en IA, pueden automatizar parte de la toma de decisiones de los especialistas aliviando así su carga de trabajo. Además, los dispositivos poseen funcionalidades para avisar a los equipos médicos si algo fallara, por lo que los pacientes pueden dejar antes el hospital e irse a casa sin prescindir del control posoperatorio.

• Comercio minorista: sus estantes pueden equiparse con dispositivos que gestionen el inventario y alerten a los equipos cuando los productos se agoten. Algunos minoristas también están comenzando a probar dispositivos edge que rastrean los carritos mientras los clientes compran, permitiéndoles pagar desde cualquier lugar de la tienda.

• Hogares y bloques de oficinas inteligentes: los dispositivos de IA en el edge pueden supervisar y controlar la calefacción, la refrigeración, la iluminación, etc., optimizando su eficiencia energética. Los sistemas de cámara en el timbre también pueden identificar los rostros de los visitantes, detectar movimiento y alertar a las personas adecuadas cuando se produzca un comportamiento extraño. 

• Producción: los dispositivos de IA en el edge presentes en equipos pesados y maquinaria pueden efectuar análisis predictivos para alertar a los equipos sobre posibles fallos. Las cámaras en las líneas de producción pueden identificar productos defectuosos y eliminarlos automáticamente, mientras que los robots dotados de dispositivos de IA en el edge empaquetan los productos o montan los equipos con un altísimo nivel de adaptabilidad a entornos cambiantes.

• Ciudades inteligentes: los dispositivos de IA en el edge son componentes fundamentales para las ciudades inteligentes, porque, por ejemplo, pueden identificar el tiempo de inactividad de las plazas de aparcamiento libres, avisando a los conductores en tiempo real. Los dispositivos de los semáforos pueden analizar los patrones de tráfico según la hora y ajustarlos para optimizar su flujo evitando los atascos. 

• Transporte: los camiones que llevan artículos perecederos o delicados pueden equiparse con dispositivos de IA en el edge que supervisan la temperatura, la vibración y otros factores, alertando a los conductores y gestores de las flotas cuando las condiciones han dejado de ser óptimas.

• Servicios públicos: los medidores inteligentes pueden supervisar el uso de energía y alertar a los propietarios de casas o negocios cuando el consumo supere el límite preestablecido. Las tuberías y los equipos de red ubicados en áreas muy remotas también pueden supervisarse de manera autónoma, notificando a los técnicos cuando necesiten servicio o cuando puedan darse averías.

Cómo Nutanix apoya la IA en el edge

El cloud computing es esencial para la IA en el edge; Nutanix se compromete a proporcionar una nube sencilla y fluida a las empresas modernas. Nutanix Cloud Infrastructure (NCI) supone la base perfecta para cualquier negocio que quiera que sus operaciones estén preparadas para el futuro y aprovechar al máximo la avanzada tecnología de la IA. 

Gracias a NCI, podrá supervisar y gestionar de manera más eficiente las cargas de trabajo, los datos y las aplicaciones allá donde residan, incluso en la nube o el edge, mediante un único y unificado plano de gestión y conjunto de herramientas. 

Nutanix le permite aprovechar al máximo la IA en el edge, ofreciéndole la alta disponibilidad, seguridad, baja latencia, información rápida, ahorro de costes, eficiencia y agilidad que necesita para seguir siendo competitivo en un mercado en constante cambio. También le ayudamos a estar al día con las innovaciones y avances revolucionarios que podrían transformar sus operaciones y sus resultados.