AI on the Edge - Un cambio decisivo en el tratamiento de datos

En la actualidad, las empresas generan cantidades ingentes de datos con tanta rapidez que las infraestructuras tradicionales de los centros de datos ya no pueden hacer frente a parte de ellos. Por eso no sorprende la predicción de Gartner: en 2025, el 75 % de los datos generados por las empresas se originará fuera de los centros de datos centrales.

Aquí es donde entran en juego la computación de borde y la inteligencia artificial (IA). Brevemente denominada "AI on the Edge". Se trata de una arquitectura descentralizada de procesamiento de datos equipada con IA. Los expertos suponen que estará disponible en todo el mundo en 2028. Sin embargo, la integración de la computación de borde ya está en pleno apogeo. Por ejemplo, el 27 por ciento de las empresas ya utiliza esta tecnología en la actualidad. Al 54 por ciento le gustaría aprender más sobre ella (Gartner/Cisco, 2018).

Le mostraremos por qué también debería confiar ahora en la computación de borde para aliviar su infraestructura de TI y hacer más eficiente el procesamiento de datos.

Resumen de los hechos más importantes

  • La computación de borde permite un procesamiento más rápido de los datos en tiempo real, reduce la latencia y permite un uso eficiente del ancho de banda de la red.
  • Esta tecnología agiliza la toma de decisiones, reduce el tiempo de inactividad y mejora el rendimiento de las aplicaciones.
  • Los principales retos de la computación de frontera son garantizar la protección y seguridad de los datos, así como la integración sin fisuras de los sistemas de frontera en las infraestructuras existentes.
  • Con la aplicación de IA de Konfuzio, las empresas están transformando la computación periférica en IA periférica, lo que permite un procesamiento de datos más rápido, seguro y rentable. Deje que uno de nuestros expertos le asesore ahora sobre cómo puede utilizar Konfuzio en su empresa.
definición de edge computing

¿Qué es Edge Computing?

Edge computing describe una arquitectura de procesamiento de datos descentralizada en la que los datos se procesan cerca de la fuente de producción de los mismos, en lugar de enviarlos a centros de datos centrales o servidores en la nube. Esta tecnología permite procesar los datos en tiempo real. Esto es especialmente importante en situaciones en las que las empresas necesitan tomar decisiones rápidas e inteligentes, sin la larga latencia que conlleva el envío de datos a servidores remotos.

Dispositivos informáticos periféricos

Para construir una arquitectura edge computing, las empresas necesitan estos 3 pilares:

Dispositivos informáticos periféricos

Los dispositivos físicos de computación de borde recopilan datos directamente de su entorno. Pueden ser dispositivos IoT (Internet de las cosas), sensores, cámaras u otros dispositivos de recopilación de datos.

Servidor de borde/gateways

Estos componentes están situados muy cerca de los dispositivos periféricos y se encargan de procesar y analizar los datos recogidos. Son más potentes que los propios dispositivos periféricos y ejecutan algoritmos para analizar los datos en tiempo real.

Opcional: Edge Cloud

Se trata de una forma avanzada de computación de borde en la que las organizaciones conectan dispositivos y servidores de borde locales con recursos en la nube para permitir una mayor capacidad de procesamiento y almacenamiento. Este tipo de arquitectura crea una integración perfecta entre el procesamiento local y los servicios basados en la nube.

¿Qué es AI on the Edge?

AI on the Edge, también conocida como Edge AI o AI at the Edge, describe el uso de la inteligencia artificial en dispositivos locales o "en el borde" de una red, en lugar de en servidores centrales o en la nube. El término "periferia" se refiere aquí a los extremos descentralizados de una red, como dispositivos IoT, teléfonos inteligentes, sensores u otros sistemas integrados que recopilan y procesan datos.

En la práctica, esto significa que cuando las empresas utilizan AI on the Edge, pueden ejecutar algoritmos y modelos de AI directamente en estos dispositivos locales sin necesidad de una conexión permanente con el servidor central o la nube.

edge computing frente a

Edge Computing frente a Fog Computing

Edge computing y fog computing son dos enfoques descentralizados de procesamiento de datos que pretenden acercar el procesamiento de datos a la fuente de datos. Esto reduce la latencia y, por tanto, aumenta la eficiencia del Tratamiento de datos. Mientras que la computación de borde se centra en el procesamiento local de datos cerca de los dispositivos finales, la computación de niebla integra una capa adicional de ordenadores o pasarelas entre los dispositivos finales y la nube. 

Es decir: Edge Computing realiza el procesamiento de datos directamente en los dispositivos finales, mientras que Fog Computing permite el procesamiento tanto en los dispositivos finales como en las pasarelas. De este modo, Fog Computing crea una capacidad de procesamiento mejorada.

Una diferencia clave entre Fog y Edge Computing es la cobertura: Edge Computing se limita a dispositivos finales locales, mientras que Fog Computing cubre un área más amplia extendiendo la capacidad de procesamiento a un mayor número de dispositivos finales a través de pasarelas. Ambos enfoques pretenden minimizar la latencia y ahorrar ancho de banda. 

La computación de borde es especialmente eficaz para aplicaciones que requieren una latencia muy baja, como la conducción autónoma. La computación en la niebla, por su parte, es muy adecuada para aplicaciones en redes distribuidas, como las redes inteligentes, donde se requiere un procesamiento y análisis de datos más extensos.

Edge Computing vs. Cloud Computing

Al igual que el edge computing, el Computación en nube un enfoque del procesamiento de datos. Mientras que la computación de borde procesa los datos localmente en dispositivos situados en las inmediaciones de donde se originan, la computación en nube lo hace en ubicaciones remotas o centros de datos. 

La computación de borde analiza los datos en tiempo real, lo que permite una baja latencia. En cambio, la computación en nube requiere la transmisión de datos a través de Internet. Esto conlleva tiempos de latencia más elevados. 

En la práctica, la computación en nube es especialmente adecuada para aplicaciones que necesitan almacenar y analizar grandes cantidades de datos, como los análisis de big data y los cálculos complejos. Sin embargo, la computación en nube depende de conexiones seguras y de la gestión de servidores. En este caso, la computación de borde ofrece una mayor protección de los datos, ya que los procesa localmente.

¿Qué relación hay entre edge computing e IoT?

Edge computing e IoT están estrechamente vinculados, ya que juntos permiten un procesamiento de datos potente y flexible. Los dispositivos IoT recopilan grandes cantidades de datos de su entorno. A menudo, estos datos deben analizarse de forma eficiente para permitir una rápida toma de decisiones. Aquí es donde entra en juego la computación de borde o IA en el borde. En lugar de enviar todos los datos a servidores remotos para su procesamiento, los servidores de borde se encargan de esta tarea localmente en los dispositivos IoT o en sus proximidades.

Esta arquitectura descentralizada permite minimizar la latencia y aumentar la eficacia del tratamiento de datos. Por ejemplo, en las ciudades inteligentes, los sensores de las farolas pueden recoger datos sobre el tráfico y analizarlos localmente. Las ciudades utilizan entonces los resultados directamente in situ para optimizar los sistemas de semáforos. 

Ventajas de Edge Computing

Para implantar esta tecnología, las empresas deben crear primero la infraestructura correspondiente. Sin embargo, esto merece la pena, como demuestran las siguientes ventajas de edge computing:

Menor latencia

El Edge Computing permite procesar los datos a la velocidad del rayo, lo que resulta especialmente crucial en las aplicaciones en tiempo real. Por ejemplo, los médicos de telemedicina analizan inmediatamente los datos de los pacientes y realizan diagnósticos, sin tener que esperar a que las conexiones de red sean lentas. Esto permite tomar decisiones rápidas que salvan vidas.

Utilización eficaz del ancho de banda

El procesamiento local de datos por parte de dispositivos periféricos reduce la transmisión de datos, optimiza la utilización de la red y permite una comunicación fluida entre distintos dispositivos y aplicaciones. En una fábrica en red, por ejemplo, los fabricantes solo envían cantidades relevantes de datos a los servidores centrales, lo que aumenta la eficiencia.

Mayor seguridad de los datos

El Edge Computing procesa los datos sensibles localmente. Esto minimiza el riesgo de fugas de datos y Ciberataques. Por ejemplo, una casa inteligente procesa datos biométricos como las huellas dactilares localmente, sin enviarlos por Internet. Esto protege la privacidad y garantiza la máxima seguridad.

Gran escalabilidad

La computación de borde facilita la integración de nuevos dispositivos y recursos para satisfacer la creciente demanda. En una red de transporte inteligente, por ejemplo, las ciudades añaden nuevos sensores para controlar el flujo de tráfico y evitar atascos.

Aplicaciones robustas

Con la computación de borde, las empresas pueden ejecutar aplicaciones de forma continua incluso durante los fallos de la red. Los vehículos autónomos, por ejemplo, utilizan edge computing para tomar decisiones en tiempo real. Esto garantiza la seguridad de los pasajeros en todas las condiciones.

Eficiencia energética optimizada

El procesamiento local de datos reduce el consumo de energía porque las empresas necesitan transmitir menos datos por la red. Las farolas inteligentes, por ejemplo, analizan localmente los datos ambientales y regulan su luminosidad en consecuencia. Así se ahorra mucha energía y se favorece el desarrollo urbano sostenible.

Mejor experiencia de usuario

Las aplicaciones interactúan en tiempo real sin provocar retrasos. Las plataformas de juegos en línea, por ejemplo, utilizan esta tecnología para garantizar una baja latencia. Así, los jugadores interactúan sin problemas entre sí y disfrutan de una experiencia de juego fluida.

Rentabilidad

Al procesar los datos localmente, las empresas reducen significativamente los costes de transferencia de datos y almacenamiento en la nube. De este modo, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos localmente en lugar de utilizar costosos servidores en la nube. Esto supone un importante ahorro y convierte la computación de borde en una solución económica para empresas de todos los tamaños.

Retos de la computación de borde

Así que es obvio: la computación de borde es una potente solución para las cantidades de datos en rápido aumento. Sin embargo, las empresas se enfrentan a los siguientes retos: 

Recursos limitados

Los dispositivos Edge Computing suelen tener una potencia de cálculo y una memoria limitadas. Los cálculos complejos pueden agotar rápidamente estos recursos. Por ejemplo, un sistema de vigilancia inteligente con una potencia de cálculo limitada tiene dificultades para realizar análisis complejos de imágenes.

Conectividad

Los dispositivos periféricos necesitan una conexión estable a Internet para intercambiar datos con otros sistemas. En zonas rurales o durante catástrofes naturales, esta conectividad está en peligro. Por ejemplo, un vehículo autónomo en una zona remota tiene dificultades para obtener datos en tiempo real para la navegación.

Complejidad de la integración

La integración de los sistemas periféricos en las infraestructuras existentes es un proceso complejo. Las empresas tienen que sincronizar distintos protocolos y formatos de datos. Un ejemplo es un hogar inteligente que necesita integrar diferentes dispositivos IoT para ofrecer una comunicación fluida. Automatización para activar.

Escalabilidad

Aunque la escalabilidad es una de las ventajas de la tecnología, también puede suponer un reto en función de la aplicación o el sector. Este es el caso cuando las empresas quieren integrar nuevos dispositivos y servidores de borde en una arquitectura inflexible. 

Gestión de datos

La gran cantidad de datos procesados localmente requiere soluciones de gestión eficaces. La falta de gestión de los datos provoca su pérdida o, al menos, su uso ineficaz. Por ejemplo, un minorista tiene dificultades para analizar eficazmente los datos de ventas si no puede consolidar los datos de las distintas tiendas.

Consumo de energía

Los dispositivos periféricos necesitan energía para funcionar. En las aplicaciones que funcionan con baterías, las empresas necesitan optimizar el consumo de energía para garantizar una vida útil más larga. Un ejemplo son los sensores IoT en aplicaciones agrícolas. Un consumo excesivo de energía acorta considerablemente la duración de la batería, por lo que las empresas no pueden utilizar las aplicaciones de forma eficiente.

Retos normativos

Los distintos países y regiones tienen Normas de seguridad y protección de datos. Por tanto, las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de borde cumplen las normativas correspondientes. Por ejemplo, una empresa que utilice edge computing en el sector sanitario debe asegurarse de que cumple la normativa de protección de datos para evitar problemas legales.

ejemplos de ai on the edge

Ejemplos de Edge Computing e IA en la periferia

En la práctica, la computación de borde y la IA en el borde permiten procesos más eficientes en casi todas las industrias. Para que te hagas una mejor idea del uso de la tecnología, te mostramos 5 ejemplos concretos de edge computing que ya son posibles hoy en día o que podemos esperar en un futuro próximo:

AI on the Edge en la industria manufacturera: mantenimiento predictivo

En la industria manufacturera, la IA en la periferia es crucial para optimizar los procesos, especialmente en el ámbito del mantenimiento predictivo. Aquí, los fabricantes integran sensores directamente en las máquinas para supervisar continuamente diversos parámetros, como las vibraciones y las temperaturas. Estos sensores generan grandes cantidades de datos que tradicionalmente se envían a un centro de datos central o a la nube. Al utilizar AI on the Edge, las empresas realizan este análisis de datos directamente in situ, es decir, en el "borde" de la red. Esto significa: AI on the Edge analiza los datos recogidos localmente en las máquinas o en el entorno inmediato sin tener que enviarlos a servidores externos. 

Mediante el uso local de algoritmos de IA, las empresas detectan anomalías y patrones de desgaste en tiempo real. Por ejemplo, si un sensor detecta vibraciones inusuales o fluctuaciones de temperatura, la IA local responde. No solo identifica el problema, sino que también predice cuándo es probable que falle la máquina.

Estas predicciones son muy valiosas, ya que permiten a los fabricantes realizar las tareas de mantenimiento exactamente cuando son necesarias, y no según un calendario rígido. Esto minimiza considerablemente los tiempos de inactividad imprevistos. Al fin y al cabo: los fabricantes mantienen las máquinas antes de que se produzca una avería. Esto, a su vez, aumenta la productividad porque las máquinas funcionan más tiempo sin interrupciones. Además, los fabricantes ahorran costes porque evitan costosas reparaciones de emergencia. 

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Agricultura - Agricultura de precisión

En las granjas, las empresas colocan sensores en los campos que miden la humedad del suelo, la temperatura y otros factores ambientales. Los datos recogidos se analizan localmente para calcular el uso óptimo del riego y los fertilizantes. Esto mejora la eficiencia agrícola, ahorra recursos y permite una planificación más precisa de los cultivos.

Sanidad - Monitorización móvil de pacientes

Los pacientes utilizan dispositivos médicos portátiles que recogen continuamente datos vitales como la frecuencia cardíaca y la presión arterial. Los hospitales analizan estos datos localmente para controlar el estado de salud en tiempo real. En caso de desviaciones, los profesionales médicos pueden reaccionar de inmediato y tratar a los pacientes a tiempo, lo que aumenta la seguridad del paciente.

La inteligencia artificial al límite en el transporte: vehículos autónomos

Los vehículos autónomos están equipados con diversos sensores, como cámaras, sistemas lidar y radar, para detectar su entorno. La computación Edge analiza en tiempo real los datos recogidos por estos sensores. Esto permite a los vehículos autónomos tomar decisiones rápidas, como detectar obstáculos y ajustar la ruta de conducción, lo que aumenta la seguridad vial.

Distribución - Máquinas expendedoras inteligentes

Descripción: Las máquinas expendedoras inteligentes están equipadas con sensores que controlan los niveles de existencias y recogen datos sobre las ventas de productos. Mediante el análisis de datos locales, la máquina optimiza los niveles de existencias prediciendo la demanda de productos específicos. Esto permite una gestión eficaz de las existencias, minimiza las ventas agotadas y mejora la satisfacción del cliente.

Sector de las telecomunicaciones - Optimización de redes mediante IA en la periferia

En el sector de las telecomunicaciones, los responsables de TI y los directores técnicos se enfrentan al reto no sólo de maximizar el rendimiento de la red, sino también de minimizar los costes operativos, al tiempo que responden a las crecientes demandas de seguridad de los datos y facilidad de uso. AI on the Edge integra sensores y algoritmos avanzados directamente en componentes de red como routers, conmutadores y estaciones base. Las empresas de telecomunicaciones pueden así optimizar el rendimiento de la red en tiempo real y reaccionar de forma proactiva ante posibles cuellos de botella.

Un ejemplo práctico es la supervisión inteligente del tráfico y la utilización de la red. Gracias a la IA basada en los bordes, los responsables de TI detectan automáticamente patrones en el tráfico que indican futuros cuellos de botella. Esta información permite una optimización preventiva de la capacidad de la red, incluso antes de que el rendimiento se vea comprometido. Además, el procesamiento local de datos a través de la computación de borde permite una respuesta rápida a las amenazas a la seguridad, ya que la IA detecta y bloquea la actividad sospechosa directamente en el punto de origen, antes de que ponga en peligro toda la red.

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Konfuzio - Soluciones inteligentes para IA en la periferia

Konfuzio dispone de soluciones de IA altamente especializadas para empresas que desean que el procesamiento de datos complejos sea más rápido, seguro y rentable. Para ello, el proveedor establecido utiliza software que combina tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. De este modo, Konfuzio permite a las empresas integrar AI on the Edge en el procesamiento y análisis exhaustivos de datos y beneficiarse así de la tecnología que marca tendencia.

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