La inteligencia artificial de las cosas (AIoT) representa la convergencia de la inteligencia artificial (IA) y el Internet de las cosas (IoT), creando una potente sinergia que está revolucionando varios sectores. Esta integración mejora las capacidades de los dispositivos del IoT al incorporar la destreza analítica y de toma de decisiones de la IA, lo que conduce a unos sistemas más inteligentes y eficientes.
Uno de los mejores ejemplos reales de integración de la IA y el IoT es el mantenimiento predictivo en la fabricación, que demuestra la potente sinergia entre las capacidades analíticas de la IA y las capacidades de recogida de datos del IoT. En este caso de uso, los IoT sensores IoT instalados en la máquina supervisan continuamente diversos parámetros, como el desgaste, la temperatura y la vibración. Luego, los algoritmos de IA analizan los datos recopilados por estos sensores para predecir cuándo será necesario el mantenimiento, lo que ayuda a prevenir costosas averías y a optimizar los procesos de producción.
Siga leyendo para descubrir los conceptos básicos del AIoT, sus beneficios y los retos y las consideraciones.
Entender los fundamentos del AIoT
El AIoT combina las capacidades de conectividad y recogida de datos del IoT con las capacidades analíticas y de aprendizaje de la IA. Permite que los dispositivos no solo recopilen y transmitan datos, sino que también los procesen y analicen en tiempo real, tomando decisiones y predicciones autónomas.
Por ejemplo, en los hogares inteligentes, los dispositivos de AIoT pueden conocer las preferencias del usuario en cuanto a la iluminación y la temperatura, ajustando automáticamente los ajustes en función de las actividades y la hora del día.
Los componentes principales de los sistemas de AIoT son:
- Sensores y dispositivos del IoT, que recogen datos del entorno
- Infraestructura de conectividad, que permite la transmisión de datos
- Algoritmos de IA, que procesan y analizan los datos
- La computación perimetral, que permite el procesamiento en tiempo real a nivel de dispositivo.
- La computación en la nube, que proporciona potencia de procesamiento y almacenamiento adicionales.
Estos componentes trabajan conjuntamente para crear sistemas inteligentes que puedan recopilar, procesar y actuar sobre los datos de manera autónoma.
Ventajas del AIoT
El AIoT ofrece numerosas ventajas en varios sectores, entre ellas:
Eficiencia mejorada
El AIoT mejora significativamente la eficiencia operativa, sobre todo en la fabricación. Los sistemas de IoT basados en la IA permiten la supervisión en tiempo real de la maquinaria, lo que permite que las empresas detecten defectos, optimicen los flujos de trabajo y optimicen las líneas de producción. Al identificar los posibles problemas de manera temprana, los fabricantes pueden reducir los residuos, minimizar los tiempos de inactividad e impulsar la productividad. Las capacidades de automatización del AIoT también reducen la dependencia de la mano de obra manual, lo que permite unas operaciones más rentables.
Mantenimiento predictivo
Como hemos mencionado anteriormente, una de las aplicaciones más valiosas de la AIoT es el mantenimiento predictivo. Al analizar continuamente los datos de los sensores integrados en los equipos y vehículos industriales, los sistemas de AIoT pueden predecir cuándo es necesario realizar el mantenimiento antes de que se produzca un fallo. Este enfoque proactivo minimiza los tiempos de inactividad imprevistos, amplía la vida útil de los activos y reduce los costes de reparación. Las empresas, desde las plantas de fabricación hasta las flotas de transporte, se benefician de la capacidad del AIoT para prevenir costosas disrupciones.
Una atención sanitaria mejorada
El AIoT está revolucionando la atención sanitaria al permitir la supervisión remota de los pacientes y el tratamiento personalizado. Los dispositivos portátiles inteligentes equipados con tecnología de AIoT realizan un seguimiento de las constantes vitales, como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de glucosa, en tiempo real. Estos datos ayudan a los profesionales sanitarios a detectar los problemas de salud de manera temprana, a intervenir rápidamente y a crear planes de tratamiento personalizados. La supervisión remota basada en el AIoT también reduce las visitas al hospital y mejora la atención al paciente al permitir un seguimiento continuo desde la comodidad de su casa.
Ciudades inteligentes
El AIoT juega un papel crucial en el desarrollo de las ciudades inteligentes, optimizando la infraestructura urbana y los servicios públicos. En la gestión del tráfico, los sistemas AIoT analizan los datos en tiempo real de los sensores de tráfico, las cámaras y los dispositivos GPS para mejorar el flujo de tráfico, reducir la congestión y mejorar la seguridad pública. Las soluciones inteligentes de iluminación y gestión de residuos basadas en el AIoT contribuyen aún más a la conservación de la energía y a unos entornos urbanos más limpios. Estos avances conducen a ciudades más sostenibles y eficientes.
Experiencias personalizadas
Los comercios minoristas utilizan el AIoT para crear experiencias de compra personalizadas. Las tiendas inteligentes habilitadas para el AIoT realizan un seguimiento del comportamiento, las preferencias y los patrones de compra de los clientes para ofrecer recomendaciones y promociones personalizadas. Esta tecnología mejora la satisfacción del cliente al proporcionar asistencia en tiempo real y optimizar el proceso de compra. Además, el AIoT optimiza la gestión del inventario, garantizando que las tiendas estén bien surtidas con productos de gran demanda y minimizando los residuos.
Retos y consideraciones del AIoT
A pesar de su clara utilidad y potencial, el AIoT también conlleva ciertos retos y consideraciones. Estas incluyen:
Privacidad y seguridad de los datos
Uno de los retos más críticos del AIoT es garantizar la privacidad y la seguridad de las enormes cantidades de datos recopilados y procesados por los dispositivos conectados. A medida que los sistemas de AIoT recogen información confidencial, que va desde los registros médicos personales hasta las transacciones financieras y los datos operativos de la infraestructura crítica, se convierten en los principales objetivos de los ciberataques.
Las consecuencias de unas medidas de ciberseguridad inadecuadas en el AIoT pueden incluir:
- Pérdidas financieras y daños a la reputación de las empresas
- Responsabilidades legales por no proteger los datos de los clientes
- Confianza comprometida de los clientes y las partes interesadas
- La posible manipulación de los algoritmos de IA que conducen a resultados perjudiciales
Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar ciberresiliencia y estrategias de seguridad completas, que incluyen:
- Cifrado sólido de los datos en reposo y en tránsito
- Mecanismos de autenticación sólidos, como la autenticación de dos factores
- Auditorías y actualizaciones de seguridad periódicas
- Cumplimiento de las normativas de privacidad de los datos, como el RGPD y la CCPA.
Interoperabilidad
Garantizar una comunicación fluida entre diferentes dispositivos y sistemas de AIoT sigue siendo un reto importante. La falta de estandarización en el sector del IoT ha provocado la proliferación de dispositivos que utilizan diversos protocolos de comunicación y formatos de datos.
Esta falta de interoperabilidad puede dar lugar a:
- Problemas de compatibilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes
- Funcionalidad limitada y eficiencia reducida de los sistemas AIoT
- Mayores costes para las empresas y los consumidores
- Velocidad más lenta de innovación en el ámbito del AIoT
Para hacer frente a estos retos, organizaciones como IEEE están haciendo todo lo posible por desarrollar protocolos de comunicación y formatos de datos estandarizados.
Escalabilidad
A medida que las redes de AIoT se expanden, la gestión y el procesamiento del volumen creciente de datos se vuelven cada vez más complejos.
Este reto de escalabilidad afecta a varios aspectos de los sistemas de AIoT, incluidos:
- Procesamiento de datos: La gran cantidad de datos generados por los dispositivos de AIoT puede abrumar a los sistemas de procesamiento de datos tradicionales.
- Infraestructura de red: Las infraestructuras de red existentes pueden tener dificultades para manejar el aumento del tráfico de datos de los dispositivos de AIoT.
- Almacenamiento de datos: La gestión y el almacenamiento de las enormes cantidades de datos recopilados por los dispositivos de AIoT plantean importantes retos.
Para abordar estos problemas de escalabilidad, las organizaciones están explorando soluciones como:
- Almacenamiento de datos por niveles para optimizar los costes y mejorar el rendimiento
- Informática perimetral para procesar los datos más cerca de su fuente
- Arquitecturas informáticas distribuidas para gestionar el procesamiento de datos a gran escala
- Soluciones avanzadas de gestión y almacenamiento de datos
Eficiencia energética
El funcionamiento continuo que requieren muchos dispositivos de AIoT hace que el consumo energético sea una preocupación importante. Este reto es especialmente grave en las aplicaciones en las que las fuentes de alimentación son limitadas o costosas.
Las consideraciones clave para mejorar la eficiencia energética en los dispositivos de AIoT incluyen:
- Selección del procesador: Elección del microcontrolador o sistema en chip adecuado con capacidad de IA que equilibre potencia y rendimiento
- Gestión eficiente de la energía: Implementar estrategias como el escalamiento dinámico del voltaje y los modos de baja potencia.
- Optimización de la memoria: El uso del flash QSPI externo para el almacenamiento de modelos y la implementación de técnicas de compresión de la memoria.
- Conectividad inalámbrica: Selección de protocolos inalámbricos de bajo consumo, como Bluetooth Low Energy o LoRaWAN
El futuro de la AIoT
El futuro de la AIoT parece prometedor, con varios desarrollos potenciales.
IA perimetral avanzada: Inteligencia en tiempo real en dispositivos IoT
Uno de los aspectos más interesantes del futuro del AIoT es el auge de la IA perimetral avanzada. Tradicionalmente, los dispositivos de IoT dependían en gran medida de la computación en la nube para el procesamiento y la toma de decisiones de los datos. Sin embargo, con el desarrollo de algoritmos de IA más sofisticados, la IA perimetral permite que los dispositivos de IoT procesen los datos localmente, directamente en el propio dispositivo. Esto significa una toma de decisiones más rápida y una menor dependencia de la infraestructura de la nube, lo que mejora la eficiencia.
La capacidad de ejecutar complejos algoritmos de IA en el borde no solo minimiza la latencia, sino que también conserva el ancho de banda, al reducir la necesidad de enviar grandes cantidades de datos a los servidores centrales. En aplicaciones como los vehículos autónomos, la automatización industrial y las ciudades inteligentes, el procesamiento en tiempo real en el borde será esencial para garantizar un funcionamiento fluido y eficiente.
Integración 5G: Liberar el potencial de la conectividad
El despliegue de las redes 5G ya ha cambiado las reglas del juego del AIoT, ya que ha desbloqueado unas velocidades y una conectividad sin precedentes para los dispositivos del IoT. Con el 5G, los datos pueden transmitirse a velocidades mucho más altas, con una latencia más baja y un ancho de banda mayor que las generaciones anteriores de tecnología inalámbrica. Esto permitirá que los dispositivos AIoT se comuniquen en tiempo real, lo que permitirá una toma de decisiones más rápida y un rendimiento del sistema más fiable.
Además, el 5G ha permitido la conexión de un número significativamente mayor de dispositivos, lo que permite el crecimiento exponencial de las redes de IoT. En sectores como la asistencia sanitaria, la fabricación y la logística, esta conectividad mejorada facilitará el funcionamiento perfecto de millones de dispositivos, lo que permitirá una automatización mejorada y la creación de ecosistemas más inteligentes.
Inteligencia de enjambre: Dispositivos IoT colaborativos
Otro desarrollo fascinante previsto para el futuro del AIoT es el auge de la inteligencia de enjambre, que permite que los dispositivos del AIoT trabajen juntos para realizar tareas de manera inteligente, como un enjambre de abejas o hormigas. La inteligencia de enjambre podría mejorar en gran medida la flexibilidad y la escalabilidad de los sistemas de AIoT.
Conclusión
El AIoT representa una convergencia revolucionaria de las tecnologías de IA e IoT y ofrece beneficios transformadores en diversos sectores. Desde mejorar la eficiencia operativa y permitir el mantenimiento predictivo hasta revolucionar la atención sanitaria, optimizar las ciudades inteligentes y proporcionar experiencias personalizadas, el AIoT está remodelando el panorama tecnológico.
Sin embargo, la adopción generalizada del AIoT también plantea importantes retos. Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos, los problemas de interoperabilidad, las demandas de escalabilidad y los requisitos de eficiencia energética plantean obstáculos que las organizaciones deben superar para aprovechar plenamente el potencial del AIoT.
A medida que el AIoT sigue evolucionando, la necesidad de soluciones de almacenamiento sólidas, escalables y eficientes se vuelve cada vez más importante. Aquí es donde entran en juego las soluciones de infraestructura de IA de Pure Storage. Pure Storage ofrece un conjunto completo de soluciones de almacenamiento de IA diseñadas para satisfacer las demandas únicas de las aplicaciones de AIoT.
Pure Storage proporciona la agilidad de rendimiento necesaria para las cargas de trabajo de AIoT, lo que permite que las organizaciones se escalen sin problemas de gigabytes a petabytes, manteniendo al mismo tiempo un alto rendimiento en las cargas de trabajo diversas y que cambian rápidamente. Pure Storage ofrece la flexibilidad de capacidad, la durabilidad de los datos y la simplicidad operativa necesarias para soportar los complejos ecosistemas de datos de las implementaciones de AIoT.
