Acabamos de lanzar Barbara 2.7.5, una versión centrada por completo en mejorar la experiencia del usuario y un gran paso en nuestro camino para hacer de Barbara la plataforma Edge AI más fácil de usar del mercado.

Al aplicar una estrategia basada en datos, todo empieza con los Datos. Una de las fuentes típicas para extraer datos son los dispositivos IoT. Conocer qué protocolos de comunicación IoT existen y cómo utilizarlos para la comunicación de datos es esencial, ya que son los que hacen posible la obtención de datos de los mismos.

El sector de la alimentación y las bebidas se encuentra al borde de una nueva era, impulsada por el poder transformador de la Inteligencia Artificial en el Edge. Al procesar los datos in situ, las empresas pueden ajustar inmediatamente las operaciones, predecir los problemas de mantenimiento y garantizar la calidad del producto, lo que repercute directamente en su cuenta de resultados. En este artículo exploramos los retos de adoptar la IA en el Edge en la industria alimentaria.

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la fabricación de automóviles no es un concepto nuevo. Sin embargo, el cambio hacia el Edge, donde los algoritmos de IA operan sobre los datos generados en la fuente en lugar de ser enviados a un servidor centralizado, supone un cambio de juego. En este artículo analizamos los principales retos que plantea la adopción de la IA en los bordes y por qué trasladar la IA a los bordes aporta niveles sin precedentes de eficiencia, seguridad y sostenibilidad a los fabricantes de automóviles.

La mayoría de las empresas industriales (hasta un 77% según un estudio del año pasado de IBM) están trabajando o planean trabajar con IA y Machine Learning como medio para optimizar sus operaciones o habilitar nuevas fuentes de ingresos. Y Machine Learning Operations (MLOps) se está convirtiendo en el paradigma como marco de trabajo para los equipos de Datos e Infraestructura implicados.

Muchas empresas se encuentran poco preparadas para las complejidades que entraña la ampliación de sus proyectos dentro de Edge. Las pruebas de concepto (POC) suelen centrarse en una o varias ubicaciones, pero si tienen éxito, deben ampliarse a cientos o incluso miles de ubicaciones. Este artículo destaca las consideraciones clave para los líderes tecnológicos que navegan por el panorama de la IA en el Edge.