Ir al contenido principal

Inteligencia artificial para ciudades inteligentes

Por Martin Jezequel, director de producto de soluciones para centros de datos, y Mohamed Ali Hammami, director del programa AI Edge & Iot - PNY Technologies

 

"¿Cuáles son los factores que aceleran el uso de la inteligencia artificial y qué impacto podría tener esta tecnología en nuestra vida cotidiana?

Muchos expertos describen la era actual como una "cuarta revolución industrial" impulsada por la inteligencia artificial (IA), la robótica, la edición del genoma y la neurotecnología. Más de tres mil millones de personas viven ahora en megaciudades. Este aumento exponencial agrava los problemas de la vida en las ciudades, lo que nos lleva a utilizar intensivamente la IA como tecnología de predicción y reconocimiento tanto para reducir el coste del procesamiento de datos como para optimizar los procesos de nuestras actividades. En el contexto de una ciudad, un despliegue multiuso de IoT (Internet de las cosas) repercutirá positivamente en las interacciones y aumentará el nivel de seguridad de los residentes.

¿Podría explicar algún ejemplo concreto del uso de la IA en una ciudad inteligente?

PNY Technologies, como proveedor global de soluciones de IA, está trabajando en proyectos de inteligencia artificial en el borde o EDGE AI. Este tipo de arquitectura se despliega allí donde se crea la información, por tanto fuera del centro de datos o la nube. Un ejemplo emblemático de este tipo de soluciones en el contexto de las smar cities es la gestión del tráfico rodado con la instalación de unidades computacionales basadas en tarjetas gráficas embebidas NVIDIA Jetson o modelos informáticos específicamente entrenados para reconocer diferentes casos de uso como la identificación de marcas, colores, matrículas, de vehículos en la carretera, el reconocimiento de comportamientos de riesgo de los conductores, la gestión y previsión del tráfico rodado, etc." - Mohamed Ali Hammami

"¿Cómo nos gusta la IA de EDGE a la IA del centro de datos y el aprendizaje profundo?

Para obtener EDGE, primero debe haber organizado los datos en bruto, construido una red neuronal, entrenado un modelo, con el fin de hacer inferencias en la periferia, como la vigilancia del tráfico, o el control, o infracciones. Los datos, que en el contexto de las ciudades inteligentes pueden ser fotos de coches, señales de tráfico, diagramas de la red de carreteras, todos por miles, son datos organizados y etiquetados y sus datos específicos, ahora tiene que introducirlos en su modelo para entrenarlo y obtener un resultado preciso. Aquí es donde la potencia y la eficiencia computacional del hardware son primordiales. Después de esta fase crítica de entrenamiento, tendrás un resultado muy valioso que es tu modelo entrenado, totalmente independiente del proceso inicial, ans que puede integrarse en un dispositivo Edge AI como una cámara inteligente en un cruce, que se alimentará de nueva información en tiempo real y funcionará con total autonomía.

¿Qué productos de su oferta de PNY responden a esta necesidad?

Las tecnologías de cálculo de IA basadas en GPU han evolucionado exponencialmente en los últimos años. El ahorro de tiempo de cálculo que ofrecen estas soluciones, pasando de varios meses a sólo unos días de entrenamiento, justifica en gran medida su inversión. Ofrecemos el bloque de IA de NVIDIA basado en la arquitectura de GPU líder mundial, la DGX A100. También ofrecemos toda la interfaz de software relacionada con el hardware de NVIDIA, así como las soluciones NVDIDA Networking de las que somos distribuidores directos desde abril de 2021. Además, tenemos alianzas con jugadores globales de almacenamiento como NMS y Net App. La optimización del aprendizaje profundo y del entrenamiento está condicionada por el rendimiento y la buena orquestación de este paquete de Compute, Networking y Storage. Esta capacidad de ofrecer soluciones completas con alto valor añadido sitúa a PNY como un actor principal en el campo de la IA y el aprendizaje automático." - Martin Jezequel