El auge de la inteligencia artificial en el edge computing: Beneficios y casos de uso

La adopción de edge computing ha experimentado un crecimiento significativo en los últimos años. Según un informe reciente de Research and Markets, se prevé que el tamaño del mercado global de edge computing alcance los $155.90 mil millones para el año 2030.

Una de las razones que ha impulsado el crecimiento de la adopción de edge computing en las industrias es la inteligencia artificial. Con el aumento de las aplicaciones de IoT y los datos comerciales, existe una creciente demanda de desarrollar dispositivos que puedan procesar información de manera más rápida y eficiente. Aquí es donde la AI en el borde cobra vida.

La integración de AI en el edge computing, o AI en el borde, ha permitido que los dispositivos en el borde utilicen algoritmos de IA para procesar información en el mismo dispositivo o en un servidor cercano al dispositivo, reduciendo el tiempo que tardan los dispositivos en tomar decisiones de procesamiento.

¿Qué es AI en el borde?

El concepto de AI en el borde implica la aplicación de la inteligencia artificial al edge computing. El edge computing es un paradigma de computación que permite generar y procesar datos en el borde de la red en lugar de hacerlo en un centro de datos central. Por lo tanto, AI en el borde es la integración de la IA en dispositivos de edge computing para un procesamiento de datos más rápido y una automatización inteligente mejorada.

Beneficios de AI en el borde

Seguridad y privacidad de datos

Con el creciente número de violaciones de datos registradas en los últimos años, muchas empresas buscan formas de mejorar la privacidad de los datos. AI en el borde proporciona un entorno propicio para la privacidad de los datos, ya que las actividades de procesamiento de datos se realizan en el borde del dispositivo o cerca de él. Como resultado, la cantidad de datos enviados a la nube para su procesamiento ha disminuido drásticamente. Además, cuando los datos se crean y procesan en el mismo lugar, se aumenta la seguridad y privacidad de los datos, lo que dificulta que los hackers accedan a ellos.

Análisis en tiempo real

El procesamiento de datos en tiempo real se ha vuelto vital debido al explosivo crecimiento de datos generados por dispositivos móviles y de IoT en el borde de la red. Por lo tanto, uno de los principales beneficios de AI en el borde es que facilita el procesamiento de datos en tiempo real al garantizar un alto rendimiento computacional de datos en dispositivos de IoT.

Esto es posible porque, con AI en el borde, los datos necesarios para aplicar AI en los dispositivos de borde se almacenan en el dispositivo o en un servidor cercano en lugar de estar en la nube. Esta forma de procesamiento de datos reduce la latencia en la computación y proporciona información procesada de manera rápida.

Menor ancho de banda de Internet

El creciente volumen de datos generados por miles de millones de dispositivos en todo el mundo resulta en una explosiva necesidad de ancho de banda de Internet para procesar datos desde centros de almacenamiento en la nube. Esta práctica obliga a las empresas a gastar una gran cantidad de dinero en compras y suscripciones de ancho de banda.

Sin embargo, con AI en el borde, hay una reducción significativa en el volumen de ancho de banda requerido para procesar información en el borde. Además, dado que AI en el borde computa y procesa datos de forma local, se envían menos datos a la nube a través de Internet, lo que ahorra una gran cantidad de ancho de banda.

Menor consumo de energía

Mantener una conexión de ida y vuelta con los centros de datos en la nube consume mucha energía. Por lo tanto, muchas empresas buscan formas de reducir las facturas de energía, y el edge computing es una de las formas de lograrlo.

Además, dado que los cálculos de IA requieren el procesamiento de una gran cantidad de datos, transportar estos datos desde los centros de almacenamiento en la nube a los dispositivos de borde aumentaría el costo energético de cualquier empresa.

En contraste, el modelo operativo de AI en el borde elimina este alto costo en la energía utilizada para mantener los procesos de IA en dispositivos inteligentes.

Mayor capacidad de respuesta

La capacidad de respuesta es uno de los aspectos que hacen que los dispositivos inteligentes sean confiables y AI en el borde garantiza esto. Una solución de AI en el borde aumenta la velocidad de respuesta de los dispositivos inteligentes porque no es necesario enviar datos a la nube para su procesamiento y luego esperar a que los datos procesados ​​se envíen de vuelta para la toma de decisiones.

Aunque el proceso de envío de datos a centros de datos basados ​​en la nube se puede hacer en unos segundos, la solución de AI en el borde reduce aún más el tiempo que tardan los dispositivos inteligentes en responder a las solicitudes al generar y procesar los datos dentro del dispositivo mismo.

Con una alta velocidad de respuesta, las tecnologías como los vehículos autónomos, los robots y otros dispositivos inteligentes pueden proporcionar comentarios instantáneos a las solicitudes automáticas y manuales.

Aplicaciones de AI en el borde

Debido al aumento en el uso de la IA para mejorar dispositivos de IoT, aplicaciones de software y hardware más inteligentes, los casos de uso de AI en el borde han experimentado un crecimiento tremendo. Según Allied Market Research, el mercado global de hardware de AI en el borde tuvo un valor de $6.88 mil millones en 2020, pero se espera que alcance los $38.87 mil millones en 2030. A partir de este número, se espera la aparición de más casos de uso de AI en el borde.

Mientras tanto, algunos casos de uso de AI en el borde incluyen software de reconocimiento facial, actualizaciones de tráfico en tiempo real en vehículos autónomos, dispositivos de IoT industriales, atención médica, cámaras inteligentes, robots y drones. Además, los videojuegos, robots, altavoces inteligentes, drones y dispositivos de monitoreo de salud son ejemplos de dónde se utiliza actualmente AI en el borde.

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