IA en el extremo
¿Qué es la inteligencia artificial en el extremo?
La inteligencia artificial (IA) en el extremo constituye una extensión de la computación en el extremo que permite procesar datos y algoritmos directamente desde un dispositivo de punto final.
¿Cómo es la inteligencia artificial en el extremo actualmente?
La inteligencia artificial en el extremo combina dos tecnologías emergentes: computación en el extremo e inteligencia artificial (IA). Mientras la computación en el extremo tiene su origen en la misma premisa general, es decir, que los datos se generan, recopilan, almacenan, procesan y gestionan desde un emplazamiento local en lugar de un centro de datos remoto, la inteligencia artificial en el extremo lleva este concepto hasta el nivel de los dispositivos y emplea el aprendizaje automático para imitar el razonamiento humano y alcanzar puntos de interacción con el usuario, como un PC, un servidor de extremo o un dispositivo del Internet de las cosas (IoT). Por lo general, estos dispositivos no requieren una conexión a Internet para operar y pueden tomar decisiones de forma independiente.
Un ejemplo muy extendido de la tecnología de IA en el extremo son los asistentes virtuales, como el de Google o Siri de Apple y Alexa de Amazon. Desde el momento en el que el usuario dice «Hey», estas herramientas escuchan y aprenden con sus palabras (es decir, aprendizaje automático), interactúan con una interfaz de programa de aplicación (API) basada en la nube y almacenan localmente lo que aprenden.
¿Cómo será la inteligencia artificial en el extremo en el futuro?
Mientras los dispositivos domésticos inteligentes, smartphones y dispositivos portátiles se encuentran entre los ejemplos más comunes, los vehículos autónomos, drones, robots y cámaras de vigilancia con algún tipo de análisis de vídeo constituyen otro grupo de dispositivos de este tipo no tan generalizados a nivel de consumidor. En cada caso, los datos se capturan y emplean para tomar decisiones en tiempo real o prácticamente en tiempo real. Los coches autónomos, por ejemplo, emplean los datos visuales y otros tipos de sensores junto con la computación en la nube para determinar las condiciones de la carretera y tomar decisiones rápidamente. Estas condiciones pueden incluir simultáneamente coches cercanos y objetos inanimados, peatones o inclemencias del tiempo.
En términos generales, el campo de la inteligencia artificial en el extremo presenta un potencial de crecimiento significativo a corto plazo. Las investigaciones del sector estiman que el tamaño del mercado de la computación en el extremo global crecerá hasta una cifra de 61 140 millones de dólares para 2028.
¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial en el extremo?
Menos latencia
Comparada con otras formas de procesamiento de datos, donde estos se envían a centros de datos remotos o la nube para su tratamiento, la inteligencia artificial en el extremo resulta más ágil, al brindar procesamiento localizado más rápido y con menos latencia que las formas tradicionales de computación en la nube. Al no presentar tantas limitaciones de ancho de banda y transmisión de datos, la rapidez de los tiempos de respuesta puede mejorar la experiencia de usuario (UX), especialmente en el caso de las tecnologías portátiles y móviles, donde la velocidad resulta esencial. La capacidad para encontrar respuestas útiles, generar información y acelerar las transacciones en pocos segundos (o menos) puede inclinar la balanza de las preferencias de los usuarios y aportar otras ventajas competitivas.
Reducción de costes
Instalar dispositivos con algoritmos precargados reduce la necesidad de una infraestructura compleja y habilitada para Internet, cuyo diseño e implementación puede resultar costoso y lento. Y al no existir la necesidad de transmitir continuamente cantidades masivas de datos, el coste de la comunicación de datos también se reduce. Además, la naturaleza autónoma de la inteligencia artificial en el extremo reduce la necesidad de una supervisión constante de los científicos de datos. Aunque la interpretación humana siempre será un factor clave para determinar el valor final de los datos y la innovación que generan, las plataformas de inteligencia artificial en el extremo se hacen cargo de una parte de esa responsabilidad y reducen de este modo los costes de una empresa.
Una infraestructura de extremo más económica también permite que esta tecnología resulte más accesible y versátil. Al eliminar varios requisitos previos dependientes de Internet, la inteligencia artificial en el extremo puede operar en áreas con poca o ninguna cobertura de red.
Mayor seguridad
Con la inteligencia artificial en el extremo, los datos ya no se transmiten y comparten a través de la nube o los servidores remotos; todo el procesamiento y almacenamiento se realiza de forma local, lo que aumenta su seguridad y privacidad. Este nivel añadido de protección presenta una importancia incalculable, incluso crucial, para determinadas cargas de trabajo que requieren el cumplimiento de legislaciones o normativas estrictas, como la Ley de portabilidad y responsabilidad del seguro médico (HIPAA).
¿Cómo funciona la inteligencia artificial en el extremo?
La inteligencia artificial en el extremo se basa en los principios de las arquitecturas de aprendizaje automático estándares, donde los algoritmos de inteligencia artificial se emplean para procesar datos y generar respuestas basadas en determinados factores. En el pasado, ello implicaba el uso de una API basada en la nube para enviar datos a un centro de datos centralizado, donde se podían analizar para obtener información. A menudo, la capacidad de los datos transferidos se encontraba limitada, lo que convertía los contenidos de alta definición, como las fotos y el vídeo, en un obstáculo significativo.
Pero la prominencia cada vez mayor del IoT y los dispositivos inteligentes ha descentralizado el lugar de realización de los análisis de datos. Al fabricarse con microprocesadores integrados que contienen los algoritmos necesarios, los dispositivos de punto final pueden ahora recopilar, interpretar y tomar decisiones en función de su programación en tiempo real, con independencia de lo fiables que puedan ser los datos.
La inteligencia artificial en el extremo y HPE
El extremo es donde se produce la acción y HPE se encuentra a la vanguardia de las plataformas de IA y las infraestructuras en el extremo. Tal y como demuestra su nombramiento por Compass Intelligence como la Empresa de IoT industrial del año 2021,HPE se dedica a ayudar a empresas e instituciones a desbloquear todo su potencial de datos en el extremo, con independencia de dónde se encuentre ese extremo, así como a acelerar la innovación. Esta innovación puede tomar cualquier forma: supervisar de forma remota la fauna salvaje para comprender mejor el comportamiento animal, analizar el rendimiento de la fabricación en busca de eficiencia e identificar proactivamente los riesgos potenciales antes de que ocurran, o incluso brindar una experiencia de estadio optimizada para el móvil a los seguidores de uno de los clubes de fútbol más importantes de la Premier League británica.
La capacidad de encontrar innovación en la inteligencia en el extremo empieza con la infraestructura adecuada, y HPE brinda un amplio portfolio de plataformas de extremo. Por ejemplo, hardware como los sistemas convergentes HPE Edgeline permite a las empresas pasar a un modelo de computación convergente distribuida para poder acceder a una toma de decisiones local en tiempo real que facilita el procesamiento y análisis de datos autónomo, junto con seguridad de nivel internacional en todo momento.
Más allá del hardware, servicios como HPE Aruba Networking Edge Services Platform (ESP) brindan la primera plataforma nativa de la nube, impulsada por IA escalable del sector para simplificar los desafíos que presenta el extremo. HPE Aruba Networking ESP, que brinda multitud de herramientas de gestión y mayor visibilidad de todos los activos en las ubicaciones del extremo, permite a los usuarios responder rápidamente a las necesidades empresariales siempre cambiantes.