El aprendizaje y la visión automáticos funcionan mejor con el procesamiento de bordes en tiempo real

El mundo de IoT es un mundo en el que las tecnologías complementarias producen constantemente nuevas e innovadoras capacidades. Entre las más prometedoras de estas tecnologías hechas en el cielo están el aprendizaje automático (ML) y la visión artificial (MV). Exploremos cómo las aplicaciones médicas e industriales de IoT (IIoT) están avanzando con las capacidades de estas tecnologías.

Este artículo se basa en un documento redactado conjuntamente con Brad Scott, director general de AuZone Technologies, Inc. que nos lleva a una presentación prevista sobre la tecnología de aprendizaje automático en Embedded World 2020. Aunque Digi no asistirá a la conferencia, presentaremos este tema a distancia a través de videoconferencia el 27 de febrero a las 10:00, y lanzará el nuevo Digi ConnectCore® Kit de desarrollo 8M Nano

El Digi ConnectCore 8M es la última incorporación a la familia ConnectCore de potentes y escalables SOMs (system on modules), diseñados para un rápido desarrollo y una rápida salida al mercado. Únase a nuestra lista de correo para recibir anuncios sobre nuevos productos y próximos eventos de Digi!
 

Cómo el aprendizaje automático (ML) y la visión artificial (MV) están cambiando nuestro mundo


 
Las técnicas de aprendizaje automático pueden aplicarse a una amplia gama de tareas de procesamiento o clasificación de imágenes de visión artificial. Y, gracias a la escala a la que se están adoptando estas aplicaciones, resulta rápidamente rentable añadir capacidades de aprendizaje automático y visión artificial a una variedad cada vez mayor de productos de IoT .
 
Los sistemas de visión artificial suelen utilizar sensores digitales dentro de módulos de cámaras industriales donde se procesan y analizan las imágenes. Cuando se utilizan junto con el aprendizaje automático, las aplicaciones de visión artificial pueden realizar tareas complejas de forma fiable y consistente.

En las aplicaciones sanitarias, por ejemplo, pueden controlar a los pacientes o detectar anomalías en las imágenes radiológicas, mejorando la atención al paciente o incluso salvando vidas.

En un entorno industrial, pueden proporcionar inspecciones de control de calidad de muchos artículos idénticos en una cinta transportadora sin errores ni fatiga. De hecho, la visión artificial puede suponer un ahorro de costes y ventajas en el control de calidad en casi cualquier proceso de producción en masa que requiera una supervisión visual. La visión artificial tiene el potencial de reducir los errores humanos y proporcionar un mejor control de calidad a un menor coste.
 

Beneficios empresariales del aprendizaje automático combinado con la visión artificial


Si bien son muchos los beneficios del poder combinado del aprendizaje automático y la visión artificial, algunos de los más importantes son los que impulsan mejoras operativas en el mundo real y repercuten en el resultado final.
  • Mayor calidad del producto: Inspección, medición, calibración y verificación del montaje.
  • Aumento de la productividad: Las tareas rutinarias y repetitivas pueden realizarse de forma rápida y automática, liberando al personal para actividades de mayor valor. 
  • Reducción de costes: Añadir capacidades de visión artificial a los equipos puede mejorar el rendimiento y prolongar la vida útil. Los sistemas de visión artificial en una fábrica también ocupan menos espacio que los operadores humanos y no requieren el mismo nivel de infraestructura de seguridad.  

¿Por qué la computación en la periferia?

Las aplicaciones de ML/MV funcionan necesariamente en tiempo real. Por eso, aunque muchos sistemas se basan en la computación en la nube para el aprendizaje automático, hay una tendencia creciente a implementar este procesamiento en el borde de la aplicación, es decir, muy cerca de donde se desarrolla realmente el proceso o la función empresarial. La computación en el borde es especialmente ventajosa en situaciones en las que el ancho de banda o la latencia son una limitación, como en una instalación de fabricación en la que docenas de artículos por minuto pueden pasar por una cinta transportadora, siendo inspeccionados por un sistema de ML/MV.
 

Ventajas de rendimiento del Edge Computing


Hoy en día, una mayor parte del esfuerzo informático se está trasladando al borde para lograr mejoras masivas en la eficiencia y el rendimiento, incluyendo lo siguiente:
  • Reducción de la latencia: El Edge Computing permite una respuesta más rápida a los eventos locales. El sistema puede responder más rápido porque no es necesario el viaje de ida y vuelta de los datos al servidor.
  • Capacidad para funcionar sin conexión: En caso de interrupción de las comunicaciones, el sistema puede recoger, almacenar y procesar datos por sí mismo.
  • Reducción de costes: La reducción del flujo de datos a través de la red se traduce en una disminución de los costes de red, por ejemplo, con las conexiones celulares que requieren el uso de datos.
  • Reducción del consumo de energía: Las conexiones de red consumen mucha energía. Enviar menos datos puede ayudar a ahorrar energía, lo que puede ser ventajoso en dispositivos con batería IoT .  

Las herramientas y el software apoyan el éxito de las implantaciones  

La creación de una solución de aprendizaje automático no es una tarea fácil, y la elección del hardware, las herramientas de desarrollo y los componentes de software adecuados para el procesamiento de imágenes basado en el aprendizaje automático en el borde puede contribuir en gran medida a garantizar una implementación exitosa.

Tecnologías Au-Zonepor ejemplo, ofrece un kit de herramientas diseñado específicamente para el desarrollo de sistemas de imágenes basados en el aprendizaje automático en dispositivos integrados con limitaciones de rendimiento. El motor de inferencia de la empresa es compatible con los núcleos de la MCU, la CPU y la GPU con un flujo de trabajo y un formato de modelo estándar, lo que proporciona flexibilidad y portabilidad en todas las plataformas. El sitio web Digi ConnectCore® 8X El sistema en módulo (SOM), a su vez, contiene núcleos de procesamiento de MCU, CPU y GPU, lo que permite que el motor de inferencia se ejecute de forma eficiente en cualquiera de estos recursos informáticos. Por tanto, estas dos soluciones son también tecnologías complementarias.
 

Descubrir, escalar, innovar

Todavía estamos en los primeros días de lo que seguramente será un amplio proceso de desarrollo e implementación de las capacidades de aprendizaje y visión artificial, con resultados muy esperados. Las organizaciones innovadoras que implanten estos sistemas en primer lugar obtendrán una ventaja competitiva a medida que se obtengan nuevas ventajas empresariales y se presenten nuevos casos de uso. Estas organizaciones también obtendrán la experiencia y los conocimientos necesarios para ampliar sus implementaciones a otros casos de uso y aprovechar al máximo la tecnología a medida que se amplíe y perfeccione.

Contacta con Digi para que le oriente sobre la tecnología adecuada para el desarrollo de su producto, o para que le ayude en cualquier aspecto de su proceso de diseño y construcción.
 
Obtenga la hoja de datos del kit de desarrollo Digi ConnectCore 8M Nano
Conozca las posibilidades del potente y económico Digi ConnectCore 8M Nano

Contenido relacionado

Cómo apoya la sostenibilidad el Edge Computing Cómo apoya la sostenibilidad el Edge Computing El Edge Computing favorece la eficiencia de las operaciones, lo que puede traducirse en prácticas más sostenibles y una reducción de las emisiones de carbono... LEER EL BLOG Soluciones de computación de borde Soluciones de computación de borde Descubra soluciones tecnológicas y casos de uso de edge computing. Saque el máximo partido a sus datos con las soluciones avanzadas de edge computing de Digi. CONOZCA MÁS Digi ConnectCore Soluciones - Visión general del control por voz con Digi y Digi-Key Digi ConnectCore Soluciones - Visión general del control por voz con Digi y Digi-Key El reconocimiento de voz se está adoptando cada vez más en las aplicaciones comerciales e industriales, permitiendo el manejo de manos libres en... SEMINARIO WEB GRABADO Control de voz fácil de integrar para el diseño integrado Control de voz fácil de integrar para el diseño integrado Presentamos Digi ConnectCore® Voice Control, una solución que permite el procesamiento de voz en los dispositivos en el borde de la red sin... LEER EL BLOG Técnicas de gestión de la energía en sistemas empotrados Técnicas de gestión de la energía en sistemas empotrados La utilización de técnicas clave de gestión de la energía en sus diseños de sistemas embebidos puede tener enormes beneficios, desde la duración de la batería... LEER EL BLOG Ejemplos de Edge Computing en industrias verticales Ejemplos de Edge Computing en industrias verticales La computación de borde procesa datos lo más cerca posible del proceso o cosa que está siendo supervisada por un dispositivo IoT . La computación de borde puede... LEER EL BLOG Acelere su desarrollo con las soluciones SOM integradas de Digi ConnectCore (en alemán) Acelere su desarrollo con las soluciones SOM integradas de Digi ConnectCore (en alemán) Llegar al mercado con las aplicaciones de IoT requiere sistemas embebidos diseñados para un rápido desarrollo, flexibilidad y escala, junto... SEMINARIO WEB GRABADO Edge Computing: Ahorro de ancho de banda, tiempo y dinero Edge Computing: Ahorro de ancho de banda, tiempo y dinero La informática de borde ayuda a gestionar varios retos de IoT y de red, como el gran volumen de datos recogidos en el borde... LEER EL BLOG ¿Qué es un sistema operativo integrado? ¿Qué es un sistema operativo integrado? Un sistema operativo integrado es el cerebro de un producto. Está diseñado y optimizado para mejorar la eficiencia del control... LEER EL BLOG El año de la revolución masiva IoT El año de la revolución masiva IoT Digi International participó en una mesa redonda organizada por Telit Communications en la que se abordaron las tecnologías y los avances... SEMINARIO WEB GRABADO Demostración de aprendizaje automático con Digi ConnectCore y ByteSnap SnapUI Demostración de aprendizaje automático con Digi ConnectCore y ByteSnap SnapUI Digi International y ByteSnap Design han colaborado en el desarrollo de una interesante y entretenida demo con un juego de piratas... VER VÍDEO Bloques de construcción para la seguridad integrada Bloques de construcción para la seguridad integrada Los desarrolladores pueden confiar en Digi TrustFence para la seguridad integrada sin tener que diseñar las características desde cero. VER PDF Edge Computing, inteligencia artificial, aprendizaje automático y 5G Edge Computing, inteligencia artificial, aprendizaje automático y 5G La naturaleza simbiótica de la computación de borde y la inteligencia artificial es interesante porque la inteligencia artificial requiere... LEER EL BLOG Utilice las superposiciones del árbol de dispositivos para parchear su árbol de dispositivos Utilice las superposiciones del árbol de dispositivos para parchear su árbol de dispositivos El mecanismo de superposición del árbol de dispositivos en Digi Embedded Yocto 3.0 hace que sea mucho más fácil arreglar el árbol de dispositivos original con pequeños cambios. Este artículo comparte la metodología VER GUÍA Simplifique y acelere su desarrollo con los SOM basados en Digi ConnectCore i.MX Simplifique y acelere su desarrollo con los SOM basados en Digi ConnectCore i.MX Desarrollar un producto en IoT es todo un reto y, por ello, un gran porcentaje de los proyectos de diseño embebido fracasan debido... SEMINARIO WEB GRABADO Reborn Electric Reborn Electric utiliza Digi ConnectCore 6 SBC para proporcionar interfaz y telemetría en autobuses adaptados a la energía eléctrica. Reborn Electric reconvierte los autobuses diésel en eléctricos. Para proporcionar una interfaz y la telemetría necesaria para supervisar el vehículo... LEER HISTORIA Computación embebida: Diseñar para facilitar la fabricación y reducir el coste de propiedad Computación embebida: Diseñar para facilitar la fabricación y reducir el coste de propiedad El mercado de los sistemas integrados en módulos (SOM) ha crecido y ofrece diversas opciones para aplicaciones que van desde... LEER EL BLOG Noticias y actualizaciones tecnológicas de Digi: Mundo embebido, 5G, aprendizaje automático y vehículo conectado Noticias y actualizaciones tecnológicas de Digi: Mundo embebido, 5G, aprendizaje automático y vehículo conectado Una de las grandes noticias de 2020 es el 5G. Varios proveedores mostrarán en Embedded World 2020 sus últimos productos 5G... LEER EL BLOG Licencias y aplicaciones de código abierto en Linux embebido: un punto de vista práctico Licencias y aplicaciones de código abierto en Linux embebido: un punto de vista práctico Los desarrolladores de software propietario suelen recelar de las plataformas Linux integradas, debido a las implicaciones de las licencias de código abierto... LEER EL BLOG Digi ConnectCore 8M Nano: Recursos para desarrolladores, seguridad y escalabilidad Digi ConnectCore 8M Nano: Recursos para desarrolladores, seguridad y escalabilidad Digi International ha anunciado recientemente la disponibilidad del kit de desarrollo Digi ConnectCore 8M Nano. El Digi ConnectCore® 8M... LEER EL BLOG Digi ConnectCore 8M Nano Digi ConnectCore 8M Nano Sistema en módulo integrado basado en el procesador NXP i.MX 8M Nano; diseñado para la longevidad y la escalabilidad en aplicaciones industriales IoT VER PRODUCTO