La IA industrial se está trasladando cada vez más de los sistemas centrales en la nube a las máquinas que generan los datos. Erik Zeitler, cofundador e ingeniero de software de Stream Analyze, afirma que una conectividad poco fiable, un ancho de banda limitado y los tiempos de respuesta pueden hacer que el análisis en la nube resulte poco práctico en minas, barcos y flotas de vehículos.
El enfoque se probó en el proyecto de investigación y desarrollo Freeport junto con Volvo Group, Boliden, Högskolan i Halmstad, RISE y AI Sweden. Se utilizaron vehículos eléctricos en la mina de Boliden, donde la conectividad podía variar bajo tierra y durante los cambios a redes móviles. Por ello, Stream Analyze acercó los modelos a los datos.
Uno de los modelos predijo el nivel de carga de la batería de un vehículo eléctrico. La información puede ayudar a determinar hasta qué profundidad puede entrar el vehículo en la mina. Si la batería ya está llena, el frenado regenerativo no puede utilizarse de la misma manera y el conductor no puede depender de los frenos de fricción durante 740 metros. Por eso, el análisis debe ejecutarse cerca del vehículo y casi en tiempo real.
Zeitler afirma que las máquinas pueden funcionar como bases de datos distribuidas, lo que permite a las empresas analizar y consultar los datos donde se generan. Menciona la posibilidad de acceder a 100 veces o 1.000 veces más datos que hoy, evitando al mismo tiempo costes de comunicación e infraestructura en la nube que pueden detener ciertos casos de uso. Los cambios de modelo que normalmente requieren actualizaciones de firmware y tardan meses pueden completarse en algunos casos en minutos. Los modelos aún deben someterse a pruebas y validaciones de procesador, memoria, tiempo de respuesta, ciberseguridad y privacidad, con la gestión de versiones vinculada a las herramientas existentes de la empresa.
Comentarios
0Aún no hay comentarios. Escribe el primero.