Ha habido una explosión en la cantidad de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) en la última década, en mercados que van desde dispositivos médicos hasta automatización de hogares y edificios y automatización industrial. Se trata de dispositivos como wearables, sensores, electrodomésticos y monitores médicos, todos conectados, compendiando y compartiendo enormes cantidades de datos. Un nuevo pronóstico de International Data Corporation (IDC) estima que va a haber cuarenta y uno con seis mil millones de dispositivos IoT conectados, o bien «cosas», que producirán setenta y nueve con cuatro zettabytes (ZB) de datos en dos mil veinticinco.
Un factor clave de esta explosión en IoT es la conectividad inalámbrica omnipresente que deja que las cosas se conecten entre sí y a Internet. Esta hiperconectividad tiene muchas ventajas, como el control automatizado, la simple comunicación entre dispositivos y el intercambio de datos. Asimismo deja la colección y el intercambio de cantidades masivas de datos que se pueden compendiar y emplear para tomar resoluciones inteligentes. Conforme aumenta la cantidad de dispositivos conectados, asimismo lo hace la cantidad de datos que se producen. IDC predice que la cantidad de datos generados por estos dispositivos va a ver una tasa de desarrollo anual compuesta del veintiocho con siete por ciento a lo largo del periodo de pronóstico dos mil dieciocho-dos mil veinticinco.
La inteligencia artificial (IA) es el próximo paso lógico para hacer que IoT sea todavía más útil. La inteligencia se puede integrar en los dispositivos finales IoT para dejarles no solo compendiar y compartir datos, sino más bien asimismo examinarlos, aprender de ellos y tomar resoluciones y obrar en consecuencia, sin intervención del ser humano. Una combinación de IA y también IoT (AIoT) crea dispositivos «inteligentes» que aprenden de los datos generados y emplean estos conocimientos para tomar resoluciones autónomas. Las nuevas tecnologías de IA están dejando la inteligencia en el extremo (on the Edge) y están reduciendo significativamente la necesidad y los costos asociados con el análisis en la nube. Se espera que la IA sea la tecnología que asista a IoT a lograr su máximo potencial.
AIoT deja que la computación se acerque a los datos. Las tecnologías de inteligencia artificial, que se ejecutan en dispositivos periféricos, pueden procesar y examinar de manera automática los datos generados por los sensores y otros dispositivos de IoT, como temperatura, presión, humedad, vibración o bien sonido, y emplear esta información para tomar resoluciones y provocar acciones.
¿Por qué razón la IA at the Edge?
Anteriormente, las aplicaciones de IA se ejecutaban primordialmente en la nube debido a la dificultad de los modelos de aprendizaje automático. No obstante, existen algunas aplicaciones que no pueden ejecutarse en la nube debido a la carencia de conectividad segura y de alto ancho de banda o bien cuando la aplicación es tal que precisa que los modelos se ejecuten en el propio dispositivo. Estas podrían ser aplicaciones que precisen un funcionamiento veloz y en tiempo real, lo que imposibilita el empleo de la nube debido a su latencia. Ejemplos de semejantes aplicaciones son asistentes virtuales, control industrial, reconocimiento facial o bien dispositivos médicos que precisan contestaciones veloces en tiempo real y no pueden permitir la latencia de la conexión a la nube. Además de esto, puede haber dudas sobre la seguridad y la privacidad de los datos, lo que impulsa la necesidad de guardar y procesar datos en el dispositivo local. La conectividad y los servicios en la nube asimismo pueden ser costosos y pueden acrecentar el costo de los dispositivos o bien servicios asociados con su empleo.
La IA at the Edge, por ende, brinda ventajas de autonomía, menor latencia, menor consumo de energía, menor requerimiento de ancho de banda, menores costos y mayor seguridad, que lo hacen más atrayente para nuevas aplicaciones emergentes y casos de empleo. El incremento de la capacidad informática en los dispositivos periféricos deja la capacidad de inteligencia artificial. La IA se emplea en muchas aplicaciones de IoT, como el análisis de vibraciones, el procesamiento de voz, la clasificación de imágenes y la visión por PC, que precisan una combinación de capacidad de cálculo DSP y también inferencia a través de el aprendizaje automático.
IA en IoT: impulsores del mercado y tendencias
AIoT deja a los usuarios transformar datos sin procesar de IoT en información de utilidad de la que el sistema puede aprender y que puede impulsar la toma de resoluciones. MarketsandMarkets predice que la IA global en el tamaño del mercado de IoT medrará de USD cinco,1 mil millones en dos mil diecinueve a USD dieciseis con dos mil millones para dos mil veinticuatro, a una tasa de desarrollo anual compuesta (CAGR) del veintiseis con cero por ciento a lo largo del periodo de pronóstico. Conforme MarketsandMarkets, los primordiales factores que se espera que impulsen el mercado son la necesidad de procesar de forma eficaz grandes volúmenes de datos en tiempo real que se producen desde dispositivos IoT para conseguir información valiosa, monitoreo en tiempo real, experiencia de usuario mejorada y reducción de costos de mantenimiento y tiempo de inactividad.
Tendencias clave en el mercado:
1. El mercado de dispositivos periféricos habilitados para IA va a ser el segmento de más veloz desarrollo en AIoT.
dos. Hay una creciente adopción de tecnologías de inteligencia artificial en los dispositivos finales de IoT y las compañías pasan de la inteligencia artificial basada en la nube a la inteligencia artificial perimetral para reducir la latencia y el costo y permitir el monitoreo en tiempo real.
tres. Un análisis de Deloitte pronostica que las ventas de chips de inteligencia artificial de vanguardia superarán los mil quinientos millones de unidades, lo que representa un desarrollo anual de las ventas de unidades de por lo menos un veinte por ciento.
cuatro. Gartner pronostica que para dos mil veintidos, más del ochenta por ciento de los proyectos de IoT empresariales incluirán un componente de inteligencia artificial, en comparación con solo el diez por ciento actual.
cinco. Muchas empresas de tecnología en el segmento IoT están invirtiendo significativamente en IA para ofrecer nuevos productos «inteligentes», acrecentar la eficacia empresarial y usar los datos para impulsar conocimientos empresariales y progresar la experiencia del usuario.
seis. La financiación de capital de peligro y las adquisiciones de empresas emergentes de IoT centradas en la inteligencia artificial están medrando de forma rápida.
siete. Los distribuidores de plataformas de IoT como Amazon, IBM, Microsoft y Oracle están integrando capacidades de inteligencia artificial en sus primordiales plataformas de IoT industriales y de empleo general.
Ventajas de AIoT
La IA en IoT ofrece un sinnúmero de beneficios para los usuarios y las compañías, como una auténtica automatización inteligente, una experiencia de usuario más rica, conocimientos empresariales más profundos y eficiencias operativas. Ahora, presentamos ciertos de estos beneficios:
Mayor eficacia operativa
AIoT puede procesar y advertir patrones en datos operativos en tiempo real que no son perceptibles para el ojo humano y puede emplear esos datos para establecer condiciones operativas en tiempo real, que dan como resultado resultados comerciales inmejorables. En consecuencia, la IA puede asistir a optimar los procesos de producción y progresar el flujo de trabajo, lo que se traduce en una mayor eficacia y una reducción de los costos operativos.
Administración de peligros mejorada
La inteligencia artificial puede asistir a las instituciones a usar datos para identificar peligros oportunamente y usar estos conocimientos para optimar sus procesos a fin de acrecentar la seguridad y reducir las pérdidas y tomar resoluciones comerciales mejor informadas. Las aplicaciones en las que la IA puede asistir a reducir el peligro incluyen la predicción de fallas mecánicas en las compañías aéreas y la detección de peligros de seguridad en una factoría.
Nuevos productos y servicios
La inteligencia artificial y la capacidad de procesar y extraer información desde grandes cantidades de datos ha abierto nuevas tecnologías que no existían previamente, como el reconocimiento de voz, el reconocimiento facial y el análisis predictivo. Estas capacidades recién creadas se pueden emplear en muchas aplicaciones, como el empleo de robots en servicios de entrega o bien para operaciones de busca y rescate de desastres, timbres de vídeo inteligentes, asistentes virtuales basados en voz y mantenimiento predictivo para automóviles o bien sistemas de automatización de edificios, entre otros muchos.
Reducción del tiempo de inactividad no planeado
En la fabricación, el tiempo de inactividad no planeado de la maquinaria resultante de la avería del equipo puede ser realmente perjudicial para el negocio. El mantenimiento predictivo puede asistir a pronosticar las fallas de los equipos al examinar los datos de la maquinaria y programar el mantenimiento de forma proactiva, lo que reduce la incidencia y los costos del tiempo de inactividad no planeado.
Experiencia de cliente del servicio mejorada
En el ambiente minorista, AIoT ayuda a amoldar la experiencia de adquiere y da recomendaciones adaptadas basadas en la inteligencia del usuario, la información demográfica y el comportamiento del cliente del servicio.
Reducción de costos de productos.
Al llevar el análisis y la toma de resoluciones al máximo, la IA ayuda a reducir el volumen de datos que deben trasferirse a la nube y, en consecuencia, a reducir los costos relacionados con la conectividad y los servicios de la nube.
Aplicaciones
AIoT deja un nivel nuevo y avanzado de soluciones que pueden convertir las compañías, enriquecer la experiencia del usuario y acrecentar la seguridad. Ahora, se muestran ciertas aplicaciones que se favorecen de la IA:
AIoT agrícola:
La agricultura es uno de los segmentos clave que pueden beneficiarse de AIoT. La IA se usa para crear un sistema inteligente que ajusta los factores conforme las condiciones climáticas, el empleo del agua, la temperatura y las condiciones del cultivo / suelo. Los datos de los sensores se examinan para tomar resoluciones inmejorables sobre la elección de cultivos, fertilizantes, riego y control de plagas. La IA ayuda a los labradores a prosperar sus rendimientos, efectuar pronósticos estacionales y predicciones meteorológicas para planear los cultivos y usar los recursos de la forma más inmejorable. La visión por PC con IA se emplea para monitorear cultivos y grandes tierras de cultivo para identificar áreas problemáticas y producir alarmas cuando sea preciso.
Robots:
Los robots, tanto en la fabricación como en los productos de consumo, son ejemplos de aplicaciones muy convenientes para la IA. Las aspiradoras robóticas tienen sensores que compendian datos sobre el medioambiente y emplean inteligencia artificial para tomar resoluciones sobre de qué manera atravesar un espacio. De forma afín, los robots empleados en operaciones de fabricación, entrega de bultos / comestibles o bien de busca y rescate en áreas de desastre, utilizan IA para advertir ambientes complejos (y en ocasiones hostiles) y amoldar sus contestaciones en consecuencia. Los robots, con capacidad para reconocer semblantes y emociones humanas, asimismo se han empleado en ambientes minoristas para dirigir el tráfico y enriquecer la experiencia de adquiere.
Automatización industrial:
La visión por PC con IA se puede usar para prosperar el control de calidad en la línea de ensamblaje y asistir con la detección de anomalías. La IA asimismo puede asistir con el mantenimiento predictivo de la maquinaria para eludir el tiempo de inactividad, progresar la vida útil de la máquina y reducir los costos de fabricación. Los robots se pueden usar en la planta de fabricación o bien en los guardes para desplazar los bultos, asistir en la línea de montaje, inspeccionar la calidad del producto y efectuar labores repetitivas de alta precisión.
Automóviles autónomos:
Los automóviles autónomos o bien autónomos combinan IoT y también IA para navegar a través del tráfico, contestar a los cambios del tráfico, el tiempo o bien las condiciones de la carretera o bien pronosticar el comportamiento de los viandantes. La IA asimismo se puede emplear para medir el estado del vehículo en función de los datos de empleo compendiados y suministrar recomendaciones predictivas para el mantenimiento.
Edificio / Domótica:
AIoT puede asistir a las compañías a reducir sus costos de energía y hacer que las construcciones sean energéticamente eficaces ajustando la iluminación y el control del tiempo conforme el empleo del edificio y los datos de preferencia del usuario. El mantenimiento predictivo (usando datos de diagnóstico sobre el estado de los sistemas del edificio) deja las reparaciones y el mantenimiento cuando se precisan en vez de en un cronograma, lo que ayuda a las compañías a ahorrar costos. Asimismo pueden suministrar alarmas sobre posibles fallas del sistema antes que sucedan y asistir a ajustar los sistemas para un desempeño perfecto. La IA asimismo se puede usar para el control de acceso automatizado a través de sensores de cámara.
Urbes inteligentes
AIoT puede abrir nuevas formas de crear urbes más eficaces, sostener la infraestructura de la urbe y progresar los servicios públicos para las comunidades. Esto se puede hacer compendiando y examinando datos de multitud de sensores y dispositivos de IoT y extrayendo información procesable que se puede usar para efectuar ajustes en tiempo real. Las aplicaciones prácticas de la IA incluyen la administración de restos, servicios públicos como la administración de parking, la administración del tráfico y la iluminación inteligente. Por servirnos de un ejemplo, los drones se pueden utilizar para monitorear el tráfico en tiempo real y los datos se pueden utilizar para ajustar los semáforos o bien las asignaciones de carriles con el objetivo de regentar y reducir los atascos, todo sin la intervención de los humanos. De la misma forma, los sensores conectados a los contenedores de basura pueden alertar a los operadores a fin de que recojan la basura solo cuando los contenedores estén llenos, lo que ayuda a reducir los costos.
Transporte y Logística
La IA halla aplicación en la administración de flotas a través de el empleo de mantenimiento predictivo, con monitoreo en tiempo real de la flota y mantenimiento proactivo de los automóviles basado en datos compendiados de rastreadores y sensores GPS. La IA asimismo ayuda a los operadores de flotas con navegación en tiempo real para reducir los costos de comburente, rastrear el mantenimiento del vehículo y también identificar el comportamiento inseguro del conductor.
Administración de ventas:
La IA puede asistir al comercio minorista de 2 formas. La inteligencia artificial y el análisis predictivo asisten a compilar y examinar grandes cantidades de datos y emplear esa información para asistir a los minoristas a predecir y tomar resoluciones comerciales precisas basadas en datos. AIoT puede emplear inteligencia del usuario, datos demográficos y análisis de comportamiento para otorgar recomendaciones adaptadas a los compradores y progresar las operaciones de la tienda, la estrategia de colocación de productos, el servicio al usuario y la experiencia general del usuario. Los robots minoristas pueden asistir a dirigir el tráfico y prosperar la experiencia del cliente del servicio.
Cuidado de la salud:
AIoT en el cuidado de la salud se puede emplear para diferentes aplicaciones, como la detección y el diagnóstico de enfermedades a través de el análisis de datos de imágenes, el monitoreo recóndito de la información del paciente por medio de sensores y la generación de alarmas cuando se observan anomalías, las predicciones del peligro de enfermedades de un paciente a través de el análisis de HCE (registros de salud electrónicos) y pronosticar las interactúes farmacológicas. Además de esto, los sistemas quirúrgicos robóticos pueden efectuar o bien asistir en cirugías muy complejas y de alta precisión y hacer posible una cirugía ligerísimamente invasiva.
Renesas y AI
Renesas tiene una familia completa de MCU basados en Arm capaces de ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial. Renesas trabaja en angosta cooperación con asociados del ecosistema para brindar soluciones de inteligencia artificial de extremo a extremo en análisis predictivo, aplicaciones de visión y voz, entre otras muchas. Las aplicaciones que usan estas capacidades engloban segmentos del mercado como la automatización industrial, hogares inteligentes, automatización de edificios, atención médica y agricultura.
La solución «y también-AI» (IA integrada) de Renesas emplea los populares modelos NN: Caffe, desarrollado por UC Berkeley y TensorFlow de Google. Emplea Deep Neural Network (DNN), una red de múltiples capas que es particularmente conveniente para aplicaciones que implican clasificación de imágenes, reconocimiento de voz o bien procesamiento de lenguaje natural. Las herramientas de y también-AI integradas en el ambiente de desarrollo integrado de Renesas e2 Studio transforman los modelos NN en una forma (basada en C / C ++) que puede usar la MCU y asisten a engastar el modelo NN anteriormente entrenado en la MCU de destino.
La IA representan el futuro de IoT
AIoT está habilitando nuevas aplicaciones y casos de empleo y va a ayudar a IoT a lograr su máximo potencial. Las aplicaciones de AIoT se pueden hallar en mercados tan diferentes como urbes inteligentes, automatización industrial, medicina, agricultura y hogares inteligentes. Proseguiremos viendo un incremento en las nuevas aplicaciones que incorporarán AI en los puntos finales de IoT, y poco a poco más fabricantes van a hacer de AIoT un área de inversión significativa.
