Reducir la brecha de la IA en dispositivos: del entrenamiento de modelos a la implementación en el mundo real

Miércoles, 10 de junio de 2026
10:00 a. m. - 11:00 a. m. (hora central)

Combina el entrenamiento de modelos, la implementación en el borde y la gestión del ciclo de vida basada en la nube para la inspección óptica en tiempo real

Organizado por:

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Seminario en línea

Presentadores:

Andreas Burghart
Andreas Burghart
Director de Producto Senior
Digi Internacional
Daniel Amor
Daniel Amor
Responsable de innovación
Diseño de robots RBZ

Los equipos industriales siguen enfrentándose a retos a la hora de pasar del desarrollo de modelos de IA a su implementación en el mundo real en el perímetro. Desde el entrenamiento y la optimización de los modelos hasta su implementación en diferentes aceleradores de hardware, el proceso puede ralentizar el tiempo de comercialización y aumentar la complejidad del sistema. Al mismo tiempo, los sistemas de inspección tradicionales suelen depender de una infraestructura informática centralizada y costosa que limita la escalabilidad y la flexibilidad.

Este seminario web analiza cómo las organizaciones pueden pasar del desarrollo de modelos de IA a su implementación en el mundo real y a su optimización continua en el borde de la red. A partir de un ejemplo real de inspección óptica en el sector de la producción alimentaria, la sesión muestra cómo la IA en el borde de la red y los servicios basados en la nube se complementan para simplificar todo el ciclo de vida, desde el entrenamiento y la implementación hasta la supervisión y la mejora continua.

Los ponentes explicarán el flujo de trabajo completo, incluyendo cómo implementar modelos en plataformas integradas, gestionar el rendimiento en los aceleradores y mantener los sistemas a lo largo del tiempo mediante actualizaciones y supervisión basadas en la nube. La sesión también destaca cómo los servicios en la nube favorecen la mejora continua a través del reentrenamiento de modelos, las actualizaciones inalámbricas y la visibilidad del sistema.

Los asistentes aprenderán a:

  • Implementar la IA en el borde para la inspección óptica en tiempo real en entornos industriales
  • Gestionar el entrenamiento, la optimización y la implementación de modelos en múltiples aceleradores
  • Utiliza la infraestructura en la nube para supervisar los dispositivos y actualizar los modelos a lo largo del tiempo
  • Reducir el coste y la complejidad del sistema en comparación con los métodos de inspección tradicionales
  • Ampliar las aplicaciones de IA a distintos casos de uso sin perder rendimiento ni flexibilidad

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