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 vienen Computación de borde y la inteligencia artificial (IA) entran en juego. Se conoce como "AI on the Edge" para abreviar. 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 en el borde ya está en pleno apogeo. Por ejemplo, el 27% de las empresas ya utiliza esta tecnología. Al 54% le gustaría aprender más sobre ella (Gartner/Cisco, 2018).
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.
¿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.
Conceptos básicos de Edge Computing
Edge computing describe una arquitectura descentralizada de procesamiento de datos en la que éstos se procesan cerca de la fuente de producción de datos en lugar de enviarse 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 los largos tiempos de latencia que se producen al transferir datos a servidores remotos. Para construir una arquitectura de 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.
2. 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.
3. 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.
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.
Ejemplos de AI on the Edge
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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