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UST y Barbara colaborarán para acelerar la digitalización industrial

Los dos líderes del sector desplegarán IA para garantizar una transformación digital privada, segura y en tiempo real. La alianza aprovechará el procesamiento de datos en tiempo real y el almacenamiento local para acelerar el plazo de comercialización de aplicaciones inteligentes, ciberseguras y descentralizadas para la Industria 4.0.

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Encuesta sobre el estado actual de MLOps 2023

Forme parte de MLOps at the Edge. Esta encuesta es una oportunidad para formar parte del 1er informe global de MLOps para equipos de ML/ AI. Si quieres estar al día del despliegue de IA a escala, únete y participa en esta encuesta.

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La IA ecológica y el papel fundamental de la computación de borde en su éxito

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.

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Inteligencia Artificial en la Industria: Principales aplicaciones y su avance hacia el Edge

Reproduzca este webinar impartido por algunos de los principales líderes en IA en España sobre las aplicaciones más importantes de Machine Learning y cómo su despliegue se acerca cada vez más a la fuente de datos para garantizar la privacidad y permitir la toma de decisiones en tiempo real.

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Diez empresas vascas se unen para desarrollar soluciones que protejan la red eléctrica de ciberataques

Bajo el nombre SEC2GRID, Barbara junto con Ingeteam, Iberdrola, Ormazabal, Arteche, PwC, Zigor ZIV, Ikerlan y el Clúster GAIA dotarán de ciberseguridad a la red eléctrica. Un marco de colaboración compuesto por empresas competidoras que se extenderá hasta 2024 con una inversión total de 6,4 millones de euros.

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Guía optimizada de reciclaje para MLOps

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.

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