"IA en el borde" se refiere al despliegue de algoritmos y modelos de inteligencia artificial (IA) en dispositivos locales, como teléfonos inteligentes, dispositivos IoT o servidores perimetrales, en lugar de depender de una infraestructura de nube centralizada. En otras palabras, para la mayoría de las aplicaciones de IA, existe la necesidad de procesar esas funciones a través de costosos procesadores de IA, que generalmente están ubicados en servidores centrales en la nube. Cuando hablamos de "IA en el borde", significa que esos mismos procesos difíciles de IA ahora se procesan en su teléfono o en una computadora local. Hay varias razones por las que las personas y las empresas optan por utilizar la IA en el borde:

IA en el borde
  1. Latencia reducida: Al procesar datos localmente, la IA en el borde puede proporcionar respuestas en tiempo real o casi en tiempo real sin depender de una conexión de red a un servidor remoto.
  2. Privacidad mejorada: Los datos procesados ​​en el borde permanecen en el dispositivo local, lo que reduce el riesgo de que se transmita información confidencial a través de la red.
  3. Eficiencia de costo: Los dispositivos perimetrales pueden realizar cálculos de IA localmente, lo que reduce la necesidad de una costosa infraestructura en la nube y minimiza los costos de transferencia de datos.
  4. Confiabilidad: Los modelos de IA implementados en el borde pueden seguir funcionando incluso en situaciones en las que la conectividad de la red es limitada o intermitente.
  5. Optimización del ancho de banda: Al procesar datos localmente, la IA en el borde puede reducir la cantidad de datos que deben transmitirse a un servidor central, optimizando el uso del ancho de banda.

Estas ventajas hacen de la IA en el borde una opción atractiva para aplicaciones que requieren baja latencia, alta privacidad, rentabilidad, confiabilidad y uso optimizado del ancho de banda.

¿Cómo participa Amber en AI at the Edge? En primer lugar, Amber X y AmberPRO Ambos son dispositivos de borde. Los Amber ya se han implementado en situaciones complejas, donde la IA se procesa para mantener la privacidad y ahorrar ancho de banda y latencia de procesamiento del servidor. Esto es especialmente importante con elementos como cámaras de seguridad. Al conectar una cámara de seguridad directamente a un dispositivo AmberOS, los algoritmos de seguridad, como la detección de rostros, se pueden procesar en tiempo real y los resultados se envían a un usuario final, mucho más rápido que una aplicación basada en servidor.

LatticeWork Inc, los creadores de Amber, planea ser un componente importante en el espacio de la IA, centrado en la IA en el borde. Amber será una gran parte de esa esfera.

¿Tiene una oportunidad para su negocio o su hogar que podría aprovechar la IA en el borde? Contáctanos hoy mismo para que le ayudemos a desarrollar una aplicación de IA personalizada.