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La IA en IoT eleva el análisis de datos al siguiente nivel

A medida que los dispositivos de IoT recopilan vorazmente datos, muchas empresas no están preparadas para asimilarlo todo. La implementación de la IA en los sistemas de IoT puede marcar una gran diferencia al clasificar los datos.

Mientras que la internet de las cosas (IoT) se está expandiendo cada año por miles de millones de dispositivos, las nubes empresariales que procesan su producción solo crecen a una tasa de miles por año. Ese desajuste asombroso produce varios problemas serios, el mayor de los cuales es que, para la mayoría de las organizaciones, no hay una forma práctica de manejar todos esos datos de manera oportuna y eficiente. Agregue los desafíos que la nube presenta al procesamiento de datos de IoT, incluidos la latencia, el ancho de banda, la seguridad y más, y está claro que es posible que los beneficios de IoT nunca se realicen.

Afortunadamente, ya está aquí la inteligencia artificial (IA) para internet de las cosas. Los avances tanto en las capacidades de IA como en los dispositivos de IoT están llevando la analítica a donde debe estar, resolviendo los principales desafíos de datos de IoT al crear redes dinámicas e inteligencia distribuida.

El desafío de los datos de IoT: viajes de ida y vuelta y respuestas en tiempo real

En una red empresarial típica, IoT existe más allá de los límites de la nube, pasando los datos a través de un firewall, donde luego reside en el almacenamiento y se pone a disposición de algún proceso o aplicación. Pero con tantos dispositivos diferentes reportando, un número que aumentará constantemente, los problemas de tráfico son inevitables. La gestión del flujo de tantos datos desde tantos puntos finales está más allá de los recursos de la mayoría de las empresas.

Pero esperen; esto se pone peor. Muchas aplicaciones de IoT son calles de doble sentido, donde los datos recopilados por los sensores tienen consecuencias en las ubicaciones en las que informan; por ejemplo, ajustar el consumo de energía de un edificio en función de los cambios en la ocupación y el clima. En muchos de estos casos, no hay tiempo para que los datos realicen un viaje de ida y vuelta a una nube.

De hecho, es frecuente que los datos de IoT se conviertan en acciones de respuesta en tiempo real, especialmente en escenarios como la gestión del tráfico, las intrusiones de seguridad o la falla del equipo.

Ingrese IA

La solución para estos problemas es la computación perimetral, que amplía la potencia de procesamiento de una red empresarial al agregar puertas de enlace y dispositivos IoT que ofrecen potencia de procesamiento local. Esto resuelve varios problemas importantes, incluido el enrutamiento y la adaptación de los requisitos de respuesta en tiempo real, y crea un punto en el que los datos recopilados se pueden analizar, con cierta información procesada en el lugar y la información para el almacenamiento en la nube se transmite por separado.

Para que esto funcione como se describe, se debe agregar una pieza final: inteligencia artificial. Y esa IA debe vivir no en la nube, sino en el borde. El trabajo de IoT, en respuesta a las condiciones cambiantes, la gestión de la interrupción y el ajuste de los recursos, tiene que ver con la detección de patrones y el aprendizaje automático: actividades que ahora pueden ocurrir, a través de la computación perimetral, donde se realiza ese trabajo. La IA necesita moverse fuera de la nube y hacia el borde.

Dónde encaja la IA en IoT

Cuando los datos de internet de las cosas se mantienen locales y se incorporan al aprendizaje automático basado en bordes, surgen patrones. Esos patrones pueden predecir fallas de la máquina o fallas del sistema, lo que hace posible aplicar un mantenimiento preventivo y evitar interrupciones o tiempos de inactividad en los entornos de fabricación, por ejemplo, o anticipar interrupciones en las cadenas de suministro y realizar los ajustes para evitarlas.

Más que eso, al aplicar el aprendizaje automático a los entornos de producción, la gestión del tráfico y otros entornos o procesos complejos pueden emerger patrones inesperados que conducen a su optimización. La IA en IoT puede crear instantáneas complejas y ricas en detalles de aquellos entornos y procesos que, cuando se estudian, revelan eficiencias potenciales que podrían pasar desapercibidas fácilmente por los seres humanos que leen los medidores.

Por ejemplo, un cliente de Caterpillar Marine, la división marina del gigante de maquinaria Caterpillar, utilizó IA en los datos de IoT recopilados de su flota de barcos para descubrir el efecto que la limpieza del casco tuvo en la eficiencia de los barcos. La compañía justificó el costo, y la importancia, de limpiar los cascos de sus barcos dos veces al año en lugar de una vez cada dos años, concluyendo que la limpieza de la acumulación de percebes y la vida del océano y la remediación de problemas de corrosión dos veces al año ahorró hasta $400,000 dólares por barco al año.

Finalmente, está la aplicación de IA a la propia red. La inteligencia artificial en las redes de borde de internet de las cosas permite que las aplicaciones monitoreen su propio rendimiento y se optimicen automáticamente con el tiempo a medida que las aplicaciones y los procesos comienzan a mejorar.

Denominado inteligencia distribuida, la siembra de implementaciones de IoT con subredes locales de IA que aprenden continuamente, mejoran el rendimiento de forma persistente y brindan administración no solo al tráfico de datos de IoT, sino también a la información que necesita para volver a la nube doméstica. Es un ganar-ganar con beneficios emergentes, no solo solucionando grandes problemas, sino que permite grandes ganancias, a menudo inesperadas, en el proceso.

Este artículo se actualizó por última vez en julio 2019

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