Como es el caso con todo lo relacionado con la IA en la historia reciente, las implementaciones de Edge AI no han sido inmunes al crecimiento exponencial.
A medida que el péndulo pasó de implementaciones centralizadas a implementaciones distribuidas, la IA ha impulsado la mayor parte del crecimiento en la computación Edge, y las organizaciones buscan cada vez más implementar algoritmos y modelos de IA en dispositivos Edge locales, eliminando la necesidad de depender constantemente de la infraestructura de la nube.
Como resultado, una investigación de Gartner muestra que al menos el 50 por ciento de las implementaciones de Edge para el año 2026 incorporarán aprendizaje automático, una cifra que rondaba el cinco por ciento en el año 2022.
El Edge no es la nube
Las empresas quieren que Edge aporte la misma agilidad y flexibilidad que la nube, dijo Pallavi Mahajan, vicepresidenta corporativa de red de Intel y software del grupo Edge. Pero, señala, es importante diferenciar entre Edge AI y Cloud AI.
"El Edge no es la nube, es muy diferente porque es heterogéneo", afirma. "Tienes hardware diferente, tienes servidores diferentes y tienes sistemas operativos diferentes".
Dichos dispositivos pueden incluir cualquier cosa, desde sensores y dispositivos IoT hasta enrutadores, dispositivos de acceso integrado (IAD) y dispositivos de acceso a redes de área amplia (WAN).
Uno de los beneficios de Edge AI es que al almacenar todos sus datos en un entorno Edge en lugar de un centro de datos, incluso cuando se trata de grandes conjuntos de datos, se acelera el proceso de toma de decisiones y análisis de datos, los cuales son vitales para Aplicaciones de IA que han sido diseñadas para proporcionar información en tiempo real a las organizaciones.
Otro beneficio derivado de la proliferación de la IA generativa es que, cuando se trata de modelos de entrenamiento, aunque ese proceso se lleve a cabo en un centro de datos centralizado, lejos de los usuarios; La inferencia (donde el modelo aplica el conocimiento aprendido) puede ocurrir en un entorno Edge, lo que reduce el tiempo necesario para enviar datos a un servidor centralizado y recibir una respuesta.
Mientras tanto, la escasez de talento, la creciente necesidad de eficiencia y el deseo de mejorar el tiempo de comercialización mediante la prestación de nuevos servicios han provocado que las empresas redoblen su apuesta por la automatización.
En alusión a los beneficios antes mencionados de la informática Edge, Mahajan dijo que hay tres cosas que impulsan su crecimiento en este momento: empresas que buscan formas nuevas y diferentes de automatizar e innovar, lo que a su vez mejorará sus márgenes de beneficio; la creciente necesidad de información en tiempo real, lo que significa que los datos deben permanecer en el Edge; y nuevas regulaciones sobre privacidad de datos, lo que significa que las empresas deben ser más conscientes de dónde se almacenan los datos de los clientes.
Si a esto le sumamos el hecho de que la IA se ha convertido ahora en una carga de trabajo omnipresente, no sorprende que organizaciones de todos los sectores estén buscando formas de implementar la IA en el Edge.
Casi todas las organizaciones implementan dispositivos inteligentes para respaldar sus operaciones comerciales diarias, ya sean máquinas de resonancia magnética en hospitales, sensores en fábricas o cámaras en tiendas, todos los cuales generan una gran cantidad de datos que pueden brindar información valiosa en tiempo real.
GE Healthcare es un cliente de Intel que utiliza Edge AI para respaldar la información en tiempo real generada por sus dispositivos médicos.
La empresa estadounidense de atención médica quería utilizar IA en imágenes médicas avanzadas para mejorar los resultados de los pacientes, por lo que se asoció con Intel para desarrollar un conjunto de algoritmos de IA que pueden detectar hallazgos críticos en una radiografía de tórax.
Mahajan explica que en tiempo real, las máquinas de rayos X de GE escanean las imágenes que se están tomando y, utilizando el aprendizaje automático, detectan automáticamente si hay algún problema con un escaneo o si hay una anomalía que necesita más investigación.
Mientras el paciente todavía está en el hospital, la máquina también puede recomendarle al médico que tome más imágenes, tal vez desde diferentes ángulos, para asegurarse de que no se pierda nada. El algoritmo de IA está integrado en el dispositivo de imágenes, en lugar de estar en la nube o en un servidor centralizado, lo que significa que cualquier condición potencialmente crítica se puede identificar y priorizar casi de inmediato.
"Las experiencias están cambiando", dice Mahajan. "La rapidez con la que se pueden consumir los datos y la rapidez con la que se pueden utilizar para obtener información en tiempo real, de eso se trata Edge AI".
Intel lleva la IA al Edge
Mahajan se unió a Intel en 2022, habiendo ocupado anteriormente puestos de ingeniería de software en Juniper Networks y HPE. Explica que fue contratada específicamente para ayudar a construir la nueva plataforma Edge AI de Intel.
Presentada en el Mobile World Congress (MWC) en febrero de 2024, la plataforma es una evolución de la solución con nombre en código Project Strata que Intel anunció por primera vez en su evento Intel Innovation el año pasado.
"[Intel] ha estado trabajando en Edge durante muchos, muchos años... y sentimos que era necesaria una plataforma para Edge", explica. Intel dice que tiene más de 90.000 implementaciones Edge en 200 millones de procesadores vendidos en los últimos diez años.
Tradicionalmente, las empresas que buscaban implementar la automatización tenían que hacerlo de forma muy aislada. Por el contrario, Mahajan explica que la nueva plataforma de Intel permitirá a los clientes tener un servidor que pueda albergar múltiples soluciones simultáneamente.
La compañía ha descrito su oferta Edge AI como una "plataforma de software modular y abierta que permite a las empresas crear, implementar, ejecutar, gestionar y escalar soluciones Edge e IA en hardware estándar". La nueva plataforma ha sido diseñada para ayudar a los clientes a aprovechar las oportunidades de Edge AI e incluirá soporte para componentes heterogéneos, además de proporcionar un costo total de propiedad más bajo y una gestión de infraestructura y aplicaciones basada en políticas y sin intervención, e IA en toda una flota de nodos Edge con un solo panel.
La plataforma consta de tres componentes clave: la capa de infraestructura y la capa de aplicación de IA, con la capa de soluciones industriales en la parte superior. Intel proporciona el software, la infraestructura y su silicio, y luego los clientes de Intel implementan sus soluciones directamente sobre él.
"La capa de infraestructura le permite salir e incorporar de forma segura todos sus dispositivos", afirma Mahajan. “Le permite administrar estos dispositivos de forma remota y abstrae la heterogeneidad del hardware que existe en el Edge. Luego, encima, tenemos la capa de aplicación de IA”.
Esta capa consta de una serie de capacidades y herramientas, incluida la orquestación de aplicaciones, el desarrollo de aplicaciones y modelos de IA con código bajo y alto, y servicios perimetrales horizontales y específicos de la industria, como la reducción y la anotación de datos.
La capa final consta de las soluciones de la industria y, para demostrar la amplia gama de casos de uso que la plataforma puede admitir, se lanzó junto con un ecosistema de socios, incluidos Amazon Web Services, Capgemini, Lenovo, L&T Technology Services, Red Hat, SAP, Vericast, Verizon Business y Wipro.
Mahajan también enumera algunas de las soluciones específicas que los clientes de Intel ya han implementado en la plataforma, citando a un fabricante que detecta automáticamente defectos de soldadura al entrenar su herramienta de inteligencia artificial con fotografías de buenos y malos trabajos de soldadura.
"Lo que esta plataforma le permite hacer es crear e implementar estas aplicaciones nativas de Edge que contienen IA, y luego puede salir y administrar, operar y escalar todos estos dispositivos Edge de una manera muy segura", dice Mahajan.
Al momento de escribir este artículo, no se había confirmado una fecha de lanzamiento para la plataforma Edge AI de Intel. Sin embargo, durante el MWC, la compañía dijo que sería “más adelante este trimestre”.
IA 'en todas partes'
Aunque Gartner predijo en 2023 que Edge AI tardaría dos años en alcanzar su punto máximo, Intel confía en que este no es el caso y ha hecho de la plataforma Edge AI una parte central de su visión 'AI Everywhere'.
Además de su plataforma Edge AI, Intel también presentó una vista previa de su procesador Granite Rapids-D en el MWC. Diseñado para soluciones Edge, tiene aceleración de IA incorporada y contará con la última generación de núcleos de rendimiento (P-cores).
En un artículo sobre X, la plataforma de redes sociales anteriormente conocida como Twitter, en octubre de 2023, el director ejecutivo de Intel, Pat Gelsinger, dijo: “Nuestro objetivo en Intel es llevar la IA a todas partes, haciéndola más accesible para todos y más fácil de integrar a escala en todo el proceso de cargas de trabajo, desde el cliente y Edge hasta la red y la nube”.
Como lo demuestra la reciente serie de anuncios, Intel cree claramente que Edge AI acaba de alcanzar su punto máximo, y Mahajan afirma que todas las industrias pasan por lo que ella describió como "la curva S de madurez". Dentro de esta curva, la parte inferior de la 'S' representa esas primeras incursiones tentativas en la exploración de una nueva tecnología, donde las organizaciones ejecutan programas piloto y pruebas de conceptos, mientras que la parte superior de la curva es el punto en el que el mercado ha madurado por completo. .
"Aquí es donde creo que estamos ahora", dice, y agrega que cree que Intel fue "el primero en percibir la necesidad de una plataforma [una Edge AI]". Y continúa: “Estos son los comentarios que recibimos después del lanzamiento en el MWC, que todos decían: 'Sí, este mercado necesita una plataforma'.
"Estoy seguro de que habrá más plataformas por venir, pero me alegro de que Intel haya sido líder aquí".