Industria al límite

Visualiza nuestro seminario web a la carta "Cómo maximizar tus datos Edge". Tanto si acabas de empezar a recopilar datos y quieres maximizar su potencial como si estás inmerso en tu viaje hacia la transformación digital y quieres aprovechar la IA en el perímetro, este seminario web ofrece ideas prácticas aplicables a cada etapa del viaje hacia el perímetro de tu empresa.

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.

El despliegue de modelos de visión por ordenador en producción es una tarea compleja que requiere un enfoque holístico que abarque datos, modelos, infraestructura y procesos. Al abordar los retos de adquisición de datos, selección de modelos, infraestructura, CI/CD, supervisión y consideraciones éticas, las organizaciones pueden desplegar con éxito modelos de visión por ordenador a escala. Thibaut Lucas, director general y cofundador de Picsellia, comparte su punto de vista sobre los aspectos empresariales y técnicos que rodean los retos de la implantación de la visión por ordenador a gran escala.

TinyML ha demostrado ser una potente herramienta para implementar modelos de aprendizaje automático en dispositivos y entornos con recursos limitados. En este artículo exploramos su potencial en el sector químico y de refinerías.

En 2025, un asombroso 75 % de los datos empresariales se crearán en el perímetro. Además, en 2027, el aprendizaje profundo estará presente en más del 65 % de los casos de uso periféricos. A medida que aumenta el volumen de datos, la informática se desplaza hacia los bordes. Esto presenta una oportunidad única para que los equipos de AI /ML aprendan y adopten las mejores prácticas en la implementación de Machine Learning en el Edge. Obtenga más información y reproduzca nuestro seminario web sobre la vanguardia de MLOps.