Jaime Vélez

Edge Computing emerge como una tecnología transformadora en la industria del petróleo y el gas, impulsando la eficiencia y la innovación en los esfuerzos de transformación digital. Al aprovechar la potencia de la computación de borde, las organizaciones pueden optimizar las operaciones, mejorar los protocolos de seguridad y extraer un mayor valor de sus recursos.

Desplegar modelos de aprendizaje automático en varias ubicaciones es cada vez más importante para las empresas. Tanto si eres una empresa tecnológica que busca escalar su infraestructura de IA como si eres un científico de datos que despliega modelos para diferentes clientes, es esencial comprender los matices del despliegue de modelos en múltiples ubicaciones. Esta completa guía explorará las estrategias, los desafíos y las mejores prácticas en el despliegue de modelos en diversos entornos.

Nos complace anunciar el lanzamiento de Barbara 2.7.0, una importante actualización de nuestra plataforma Edge AI. Barbara sigue capacitando a distribuidores de energía, gestores de infraestructuras, operadores logísticos y fabricantes para integrar a la perfección los mundos IT/OT, aprovechando todo el potencial de la IA con una privacidad, autonomía y latencia en tiempo real inigualables.

A medida que la inteligencia artificial sigue avanzando, la necesidad de sistemas de IA en tiempo real, adaptables y eficientes se vuelve cada vez más crítica. En este artículo, nos adentramos en cómo la computación de borde complementa y mejora la IA adaptativa, permitiendo que las aplicaciones inteligentes prosperen en entornos diversos y dinámicos. Acompáñenos a explorar la revolucionaria sinergia entre el edge computing y la IA adaptativa.

El Edge Computing desempeña un papel fundamental en la revolución del negocio marítimo, especialmente en el ámbito de la optimización energética. Al acercar los recursos informáticos a la fuente de datos, la computación de borde permite procesar y analizar datos en tiempo real a bordo de buques e instalaciones marinas. Este cambio de paradigma permite una gestión y optimización más eficientes de la energía, lo que se traduce en importantes reducciones de costes y un menor impacto ambiental.

Esta versión 2.4.0 de la plataforma Barbara introduce importantes mejoras que agilizarán las pruebas de concepto y las implantaciones en producción. Además, hemos renovado varias vistas y tarjetas para mejorar la usabilidad de la plataforma, haciendo que las interacciones sean más fluidas y rápidas.

En un panorama tan competitivo y cambiante como el actual, la optimización de las operaciones es crucial para el éxito. Con la llegada de tecnologías de vanguardia como Edge Computer Vision, las empresas pueden obtener una ventaja significativa aprovechando el análisis de datos en tiempo real y la toma de decisiones. En este artículo, exploraremos lo que las industrias necesitan saber sobre la optimización de las operaciones con Edge Computer Vision y cómo esta tecnología transformadora puede impulsar su crecimiento.

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando todas las industrias, proporcionando nuevas oportunidades y desafíos para el crecimiento y la innovación. Sin embargo, un gran poder conlleva una mayor responsabilidad. La Unión Europea (UE) ha reconocido la necesidad urgente de prácticas éticas y transparentes de IA para proteger los derechos de las personas y garantizar un uso justo y responsable de las tecnologías de IA. Este artículo pretende orientar a las empresas sobre lo que deben hacer para cumplir la normativa de la UE sobre IA.

‍‍En el acelerado panorama empresarial actual, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM) se han convertido en elementos fundamentales en muchos procesos empresariales. MLOps es un campo de rápido crecimiento que está revolucionando la forma en que se despliegan y gestionan los modelos de aprendizaje automático. Mediante el uso de MLOps en el Edge, las organizaciones pueden aprovechar las ventajas del procesamiento local, el aumento de la seguridad y la privacidad, y la reducción del uso de ancho de banda. Este artículo profundiza en las ventajas y desafíos de desplegar ML en el Edge.

Con el rápido crecimiento de la inteligencia artificial, el impacto medioambiental de la IA es un tema candente. La IA ecológica pretende crear sistemas de IA sostenibles, eficientes desde el punto de vista energético y respetuosos con el medio ambiente. Sin embargo, alcanzar este objetivo requiere una combinación de diferentes tecnologías y una de las más críticas es Edge Computing. En este artículo, exploraremos la IA ecológica, su importancia y el papel fundamental del Edge Computing en su éxito.

La IA está transformando el funcionamiento de las empresas, pero también introduce nuevos problemas de seguridad. Las empresas deben proteger sus datos de ciberataques, cumplir la normativa de protección de datos y garantizar que sus modelos de IA sean éticos y transparentes. El despliegue de la IA en el Edge puede proporcionar una infraestructura segura para el despliegue privado, conforme a la normativa y seguro de la IA.

En general, es importante comprender claramente los requisitos de la empresa y el problema que se intenta resolver a la hora de determinar el mejor enfoque para automatizar el reentrenamiento de un modelo de aprendizaje automático activo. También es importante supervisar continuamente el rendimiento del modelo y realizar ajustes en la cadencia de reentrenamiento y las métricas según sea necesario.