La inteligencia artificial de las cosas (AIoT) representa la convergencia de la inteligencia artificial (AI) y la Internet de las cosas (IoT), lo que crea una potente sinergia que está revolucionando varias industrias. Esta integración mejora las capacidades de los dispositivos IoT al incorporar la destreza analítica y de toma de decisiones de la AI, lo que conduce a sistemas más inteligentes y eficientes.
Uno de los mejores ejemplos de la vida real de la integración de AI e IoT es el mantenimiento predictivo en la fabricación, que demuestra la potente sinergia entre las capacidades analíticas de la AI y las capacidades de recopilación de datos de IoT. En este caso de uso, los IoT sensores IoT instalados por máquina monitorean continuamente varios parámetros, como el desgaste, la temperatura y la vibración. Luego, los algoritmos de AI analizan los datos recopilados por estos sensores para predecir cuándo se necesitará mantenimiento, lo que ayuda a evitar costosas averías y optimizar los procesos de producción.
Siga leyendo para conocer los conceptos básicos del AIoT, sus beneficios, y los desafíos y consideraciones.
Comprensión de los conceptos básicos del AIoT
El AIoT combina las capacidades de conectividad y recopilación de datos del IoT con las capacidades analíticas y de aprendizaje de la AI. 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 AIoT pueden aprender las preferencias del usuario para la iluminación y la temperatura, ajustando automáticamente la configuración según las actividades y la hora del día.
Los componentes principales de los sistemas AIoT incluyen:
- Sensores y dispositivos IoT, que recopilan datos del entorno
- Infraestructura de conectividad, que permite la transmisión de datos
- Algoritmos de AI, que procesan y analizan datos
- Computación perimetral, que permite el procesamiento en tiempo real a nivel del dispositivo
- Computación en la nube, que proporciona almacenamiento y potencia de procesamiento adicional
Estos componentes trabajan juntos para crear sistemas inteligentes que puedan recopilar, procesar y actuar sobre los datos de forma autónoma.
Beneficios del AIoT
AIoT ofrece numerosas ventajas en varios sectores, entre ellos:
Eficiencia mejorada
AIoT mejora significativamente la eficiencia operativa, particularmente en la fabricación. Los sistemas de IoT basados en AI permiten el monitoreo en tiempo real de la maquinaria, lo que permite a las empresas detectar defectos, optimizar los flujos de trabajo y optimizar las líneas de producción. Al identificar los posibles problemas de forma temprana, los fabricantes pueden reducir los desperdicios, minimizar el tiempo de inactividad y aumentar la productividad. Las capacidades de automatización de AIoT también reducen la dependencia de la mano de obra manual, lo que lleva a operaciones más rentables.
Mantenimiento predictivo
Como se mencionó anteriormente, una de las aplicaciones más valiosas de AIoT es el mantenimiento predictivo. Al analizar continuamente los datos de los sensores incorporados en equipos y vehículos industriales, los sistemas AIoT pueden predecir cuándo se requiere mantenimiento antes de que ocurra una falla. Este enfoque proactivo minimiza el tiempo de inactividad no planificado, extiende la vida útil de los activos y reduce los costos de reparación. Las empresas, desde plantas de fabricación hasta flotas de transporte, se benefician de la capacidad de AIoT para evitar interrupciones costosas.
Atención de la salud mejorada
AIoT está revolucionando la atención de la salud al permitir el monitoreo remoto de pacientes y el tratamiento personalizado. Los dispositivos portátiles inteligentes equipados con tecnología AIoT rastrean los signos vitales, como la frecuencia cardíaca, la presión arterial y los niveles de glucosa en tiempo real. Estos datos ayudan a los profesionales de la salud a detectar problemas de salud de forma temprana, intervenir de inmediato y crear planes de tratamiento personalizados. El monitoreo remoto impulsado por AIoT también reduce las visitas al hospital y mejora la atención de los pacientes al permitir el seguimiento continuo desde la comodidad del hogar.
Ciudades inteligentes
El AIoT desempeña un papel crucial en el desarrollo de ciudades inteligentes al optimizar la infraestructura urbana y los servicios públicos. En la administración del tráfico, los sistemas AIoT analizan datos en tiempo real de sensores de tráfico, cámaras y dispositivos GPS para mejorar el flujo de tráfico, reducir la congestión y mejorar la seguridad pública. Las soluciones de iluminación inteligente y administración de residuos impulsadas por AIoT contribuyen aún más a la conservación de la energía y a entornos urbanos más limpios. Estos avances conducen a ciudades más sustentables y eficientes.
Experiencias personalizadas
Los minoristas aprovechan el AIoT para crear experiencias de compra personalizadas. Las tiendas inteligentes habilitadas para 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, AIoT optimiza la administración del inventario, lo que garantiza que las tiendas estén bien abastecidas con productos de alta demanda y, al mismo tiempo, minimiza los desperdicios.
Desafíos y consideraciones del AIoT
A pesar de su clara utilidad y potencial, el AIoT también conlleva ciertos desafíos y consideraciones. Entre ellas se incluyen:
Privacidad y seguridad de datos
Uno de los desafíos más críticos en AIoT es garantizar la privacidad y seguridad de las grandes cantidades de datos recopilados y procesados por dispositivos conectados. A medida que los sistemas AIoT recopilan información confidencial que va desde registros de salud personales hasta transacciones financieras y datos operativos de infraestructura crítica, se convierten en objetivos principales para los ciberataques.
Las consecuencias de las medidas de ciberseguridad inadecuadas en el AIoT pueden incluir:
- Pérdidas financieras y daños a la reputación de las empresas
- Responsabilidades legales debido a la falta de protección de los datos del cliente
- Confianza comprometida de clientes y partes interesadas
- Posible manipulación de algoritmos de AI que conducen a resultados perjudiciales
Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar la resiliencia cibernética y estrategias de seguridad integrales, entre ellas:
- Fuerte encriptación de datos inactivos y en tránsito
- Mecanismos de autenticación robustos, como la autenticación de dos factores
- Actualizaciones y auditorías de seguridad periódicas
- Cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos, como GDPR y CCPA
Interoperabilidad
Garantizar una comunicación sin problemas entre diferentes dispositivos y sistemas AIoT sigue siendo un desafío significativo. La falta de estandarización en la industria de IoT ha llevado a la proliferación de dispositivos mediante varios protocolos de comunicación y formatos de datos.
Esta falta de interoperabilidad puede provocar lo siguiente:
- Problemas de compatibilidad entre dispositivos de diferentes fabricantes
- Funcionalidad limitada y eficiencia reducida de los sistemas AIoT
- Mayores costos para empresas y consumidores
- Tasa más lenta de innovación en el espacio AIoT
Para abordar estos desafíos, organizaciones como IEEE están haciendo esfuerzos para desarrollar protocolos de comunicación estandarizados y formatos de datos.
Escalabilidad
A medida que las redes de AIoT se expanden, administrar y procesar el creciente volumen de datos se vuelve cada vez más complejo.
Este desafío de escalabilidad afecta varios aspectos de los sistemas AIoT, entre ellos:
- Procesamiento de datos: La gran cantidad de datos generados por los dispositivos AIoT puede abrumar a los sistemas tradicionales de procesamiento de datos.
- Infraestructura de red: Las infraestructuras de red existentes pueden tener dificultades para manejar el aumento del tráfico de datos de los dispositivos AIoT.
- Almacenamiento de datos: Administrar y almacenar las grandes cantidades de datos recopilados por los dispositivos AIoT plantea desafíos significativos.
Para abordar estos problemas de escalabilidad, las organizaciones están explorando soluciones como:
- Almacenamiento de datos por niveles para optimizar los costos y mejorar el rendimiento
- Computación periférica para procesar datos más cerca de su origen
- Arquitecturas de computación distribuidas para manejar el procesamiento de datos a gran escala
- Soluciones avanzadas de administración y almacenamiento de datos
Eficiencia energética
La operación continua requerida por muchos dispositivos AIoT hace que el consumo de energía sea una preocupación significativa. Este desafío es particularmente grave en aplicaciones donde las fuentes de alimentación son limitadas o costosas.
Las consideraciones clave para mejorar la eficiencia energética en los dispositivos AIoT incluyen:
- Selección del procesador: Elegir el microcontrolador con capacidad de AI adecuado o el sistema en chip adecuado que equilibre la potencia y el rendimiento
- Administración eficiente de la energía: Implementar estrategias como escalamiento dinámico de voltaje y modos de baja potencia.
- Optimización de memoria: Uso de flash QSPI externo para el almacenamiento de modelos e implementación de técnicas de compresión de memoria
- Conectividad inalámbrica: Seleccionar protocolos inalámbricos de bajo consumo como Bluetooth de baja energía o LoRaWAN
El futuro del AIoT
El futuro del AIoT parece prometedor, con varios desarrollos potenciales.
AI perimetral avanzada: Inteligencia en tiempo real sobre dispositivos IoT
Uno de los aspectos más emocionantes del futuro de AIoT es el surgimiento de la AI periférica avanzada. Tradicionalmente, los dispositivos IoT dependían en gran medida de la computación en la nube para el procesamiento de datos y la toma de decisiones. Sin embargo, con el desarrollo de algoritmos de AI más sofisticados, la AI periférica permite que los dispositivos IoT procesen datos de forma local, directamente en el propio dispositivo. Esto significa una toma de decisiones más rápida y una menor dependencia de la infraestructura en la nube, lo que conduce a una mayor eficiencia.
La capacidad de ejecutar algoritmos de AI complejos 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 vehículos autónomos, automatización industrial y ciudades inteligentes, el procesamiento en tiempo real en la periferia será esencial para garantizar operaciones eficientes y sin problemas.
Integración 5G: Libere el potencial de la conectividad
El lanzamiento de las redes 5G ya cambia el juego para AIoT, lo que desbloquea velocidades y conectividad sin precedentes para los dispositivos de IoT. Con 5G, los datos pueden transmitirse a velocidades mucho más altas, con menor latencia y mayor ancho de banda 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 confiable.
Además, 5G ha permitido la conexión de un número significativamente mayor de dispositivos, lo que respalda el crecimiento exponencial de las redes de IoT. En industrias como la atención de la salud, la fabricación y la logística, esta conectividad mejorada facilitará el funcionamiento sin problemas de millones de dispositivos, lo que llevará a una automatización mejorada y la creación de ecosistemas más inteligentes.
Inteligencia de enjambre: IoT Dispositivos IoT colaborativos
Otro desarrollo fascinante previsto para el futuro del AIoT es el surgimiento 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 u hormigas. La inteligencia de enjambre podría mejorar en gran medida la flexibilidad y escalabilidad de los sistemas AIoT.
Conclusiones
AIoT representa una convergencia innovadora de tecnologías de AI e IoT, que ofrece beneficios transformadores en varias industrias. Desde mejorar la eficiencia operativa y permitir el mantenimiento predictivo hasta revolucionar la atención de la salud, optimizar las ciudades inteligentes y ofrecer experiencias personalizadas, AIoT está remodelando el panorama tecnológico.
Sin embargo, la adopción generalizada de AIoT también presenta desafíos significativos. Las inquietudes sobre la privacidad y 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 al máximo el potencial del AIoT.
A medida que el AIoT continúa evolucionando, la necesidad de soluciones de almacenamiento robustas, escalables y eficientes se vuelve cada vez más importante. Allí es donde entran en juego las soluciones de infraestructura de AI de Pure Storage. Pure Storage ofrece un conjunto integral de soluciones de almacenamiento de AI diseñadas para satisfacer las demandas únicas de las aplicaciones AIoT.
Pure Storage proporciona la agilidad de rendimiento necesaria para las cargas de trabajo de AIoT, lo que permite a las organizaciones escalar sin problemas de gigabytes a petabytes mientras mantienen un alto rendimiento en cargas de trabajo diversas y que cambian rápidamente. Pure Storage ofrece la flexibilidad de capacidad, la durabilidad de los datos y la sencillez operativa necesarias para respaldar los ecosistemas de datos complejos de las implementaciones de AIoT.
