Computación de borde: ¿Cuáles son sus ventajas?

Cath Sandoval
Copywritter

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¿Qué es Edge Intelligence y Edge AI?

La combinación de Computación de borde e IA ha dado lugar a una nueva área de investigación llamada «Edge Intelligence» o «Edge AI». Edge Intelligence hace uso de los recursos de borde generalizados para impulsar las aplicaciones de inteligencia artificial sin depender por completo de la nube.

Si bien el término Edge AI o Edge Intelligence es completamente nuevo, las prácticas han comenzado temprano.

Sin embargo, a pesar del comienzo temprano de la exploración, todavía no existe una definición formal de inteligencia perimetral.

En la actualidad, la mayoría de las organizaciones y las imprentas se refieren a Edge Intelligence como «el paradigma de ejecutar algoritmos de IA localmente en un dispositivo final, con datos (datos de sensores o señales) que se crean en el dispositivo».

Aquí va un dato curioso…

Diversas empresas importantes y líderes tecnológicos, incluidos Google, Microsoft, IBM e Intel, demostraron las ventajas de la computación perimetral. Sus esfuerzos incluyen una amplia gama de aplicaciones de inteligencia artificial:

Análisis de video en tiempo real

-Asistencia cognitiva

-Agricultura de precisión

-Hogar inteligente

-IoT industrial.

Ventajas de llevar el aprendizaje profundo al límite

Gracias al artículo de viso.ai pudimos conocer que la fusión de la inteligencia artificial y la informática de borde es natural, ya que existe una clara intersección entre ellos. Los datos generados en el borde de la red dependen de la inteligencia artificial para desbloquear por completo su potencial y la informática de borde puede prosperar con escenarios de aplicaciones y datos más ricos.

Las ventajas de implementar el aprendizaje profundo en el perímetro incluyen:
  1. Baja latencia: los servicios de aprendizaje profundo se implementan cerca de los usuarios solicitantes. Esto reduce significativamente la latencia y el costo de enviar datos a la nube para su procesamiento.
  2. Preservación de la privacidad: la privacidad se mejora ya que los datos sin procesar necesarios para los servicios de aprendizaje profundo se almacenan localmente en lugar de en la nube.
  3. Mayor confiabilidad: la arquitectura de computación descentralizada y jerárquica proporciona una computación de aprendizaje profundo más confiable.
  4. Aprendizaje profundo escalable: con escenarios de aplicaciones y datos más ricos, la informática de borde puede promover la aplicación del aprendizaje profundo e impulsar la adopción de la inteligencia artificial.
  5. Comercialización: los servicios de aprendizaje profundo diversificados y valiosos amplían el valor comercial de la informática de punta y aceleran su implementación y crecimiento.
Finalmente…

La tecnología siempre ha avanzado a pasos agigantados. Con la aparición tanto de la Inteligencia artificial como del IoT, surge la necesidad de impulsar la frontera de la primera desde la nube al dispositivo de Computación de borde.

La informática de borde ha sido una solución ampliamente reconocida para admitir aplicaciones de visión artificial e inteligencia artificial intensivas en computación en entornos con recursos limitados.

LISA Insurtech

Somos partidarios de que estar a la altura de las tecnologías no solamente nos proporcionará muchos beneficios. Esto favorece el Top of mind de sectores tradicionales como el de los seguros, quienes han sido uno de los últimos en adquirir tecnología.

Por lo anterior, nuestra promesa siempre ha sido perseguir la tecnologización de las aseguradoras con Inteligencia artificial, Machine learning, Deep learning, Big data, la nube, entre otras.

¿Quieres saber cómo empleamos cada una de ellas? 

www.lisainsurtech.com

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