Industria al límite

Según Gartner, el 13% de las organizaciones que ejecutan proyectos de IoT ya utilizan gemelos digitales, mientras que el 62% los están planificando o estableciendo. A pesar de este crecimiento, sectores industriales como la energía, las infraestructuras hídricas y la fabricación de procesos se enfrentan a retos a la hora de adoptar soluciones de gemelos digitales. Este artículo explora posibles soluciones.

El Edge Computing se está convirtiendo en un componente crítico, que permite a las organizaciones aprovechar los datos de borde de formas sin precedentes. Sin embargo, embarcarse en un proyecto de Edge Computing puede ser desalentador, ya que la creación de una solución Edge requiere mucho tiempo, inversión y un equipo altamente cualificado.

Ver o webinar on demand "Cómo maximizar sus datos Edge" 19 de junio. Tanto si acaba de empezar a recopilar datos y desea maximizar su potencial como si se encuentra inmerso en un proceso de transformación digital y desea aprovechar la IA en el perímetro, este seminario web ofrece información práctica aplicable a todas las fases del proceso de perímetro de su 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.