La inteligencia artificial en el extremo de la red

El término inteligencia artificial en el extremo de la red hace referencia al uso combinado de la inteligencia artificial y el edge computing para recopilar los datos en una ubicación física o cerca de una. Por ejemplo, las tareas de los algoritmos de reconocimiento de imágenes se ejecutarán con mayor eficiencia cuando se encuentren más cerca de la fuente de los datos.

Con la inteligencia artificial en el extremo de la red, las respuestas son casi instantáneas.Los datos se procesan en milisegundos y, aunque no haya conexión a Internet, los comentarios se obtienen de forma inmediata porque los algoritmos de inteligencia artificial pueden procesar los datos en ubicaciones más cercanas a los dispositivos. Este proceso puede resultar más seguro, ya que los datos confidenciales permanecen en el extremo.

La diferencia entre la inteligencia artificial tradicional y aquella en el extremo de la red es que con esta última no se ejecutan los modelos en el backend de un sistema de nube, sino en dispositivos conectados que funcionan en el extremo de la red. Esto agrega una capa de inteligencia en el extremo que permite que el dispositivo que se encuentra allí no solo recopile análisis e indicadores, sino que pueda utilizarlos para tomar decisiones. Esto se debe a que el dispositivo cuenta con un modelo integrado de machine learning (aprendizaje automático).

El objetivo de la inteligencia artificial es el mismo: que las computadoras recopilen y procesen los datos para generar resultados similares a los de la inteligencia humana. Sin embargo, la inteligencia artificial en el extremo de la red realiza sus tareas y toma las decisiones de manera local, dentro del dispositivo que se utiliza o cerca de él. 

La combinación del edge computing y la inteligencia artificial proporciona grandes ventajas. Con la inteligencia artificial en el extremo de la red, se trasladan las funciones informáticas de alto rendimiento al extremo, donde se encuentran los dispositivos del IoT y los sensores. Los usuarios pueden procesar los datos en los dispositivos inmediatamente, porque no se requiere conectividad ni integración entre los sistemas. Esto permite que ahorren tiempo, ya que es posible recopilar los datos sin necesidad de comunicarse con otras ubicaciones físicas.

Las ventajas de la inteligencia artificial en el extremo de la red incluyen:

• Menor uso de energía: como los datos se procesan de manera local y los requisitos energéticos para ejecutar la inteligencia artificial en el extremo de la red son más bajos que en los centros de datos de la nube, se ahorran costos de energía.
• Reducción del ancho de banda: debido a que cada vez más datos se procesan, analizan y almacenan de manera local en lugar de enviarse a la nube, se reducen los gastos y el volumen de datos.
• Privacidad: los datos se procesan en dispositivos del extremo, lo cual reduce el riesgo de que se divulguen datos confidenciales.
• Seguridad: se prioriza la transferencia de datos importantes al procesarlos y almacenarlos en una red del extremo o al filtrar aquellos que sean redundantes o innecesarios.
• Capacidad de ajuste: las plataformas basadas en la nube y las funciones del extremo de la red presentes en los equipos de fabricantes de equipos originales (OEM) permiten ajustar los sistemas de manera sencilla.
• Reducción de la latencia: disminuya el tiempo que conlleva procesar los datos en una plataforma de nube y analícelos de forma local para que puedan ejecutarse otras tareas.

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Incluye las funciones esenciales para aplicar las operaciones de machine learning (MLOps) de manera uniforme en los centros de datos, la nube híbrida y el extremo de la red. Con la inteligencia artificial/machine learning en Red Hat OpenShift, puede agilizar los flujos de trabajo de estas tecnologías y la distribución de aplicaciones que usan inteligencia artificial.

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