AIoT: Cómo mejorar la toma de decisiones combinando IA e IoT

En los últimos años, se ha visto una explosión en la cantidad de dispositivos de Internet de las cosas (IoT o Internet of Things) en todos los campos. ¡Desde dispositivos médicos o automatización de viviendas y edificios hasta automatización industrial! Como decimos, van desde dispositivos portátiles y sensores hasta monitores médicos, todos conectados, permitiendo que los datos recopilados sean masivos (Big Data).

Se estima que, según IDC (International Data Corporation), para 2025, habrá más de 55 mil millones de dispositivos IoT conectados que generarán cerca de 80 zettabytes (ZB) de datos.

Un impulsor clave de este crecimiento es la conectividad inalámbrica. Esta permite que las “cosas” estén conectadas a Internet y entre sí. Esta hiperconectividad tiene muchas ventajas, como el control automatizado, la fácil comunicación entre dispositivos y el intercambio de grandes cantidades datos.

La inteligencia artificial (IA) es el siguiente paso lógico para hacer que IoT sea aún más útil. La inteligencia se puede integrar en los dispositivos conectados para permitirles no solo recopilar y compartir datos, sino también analizarlos, aprender de ellos, tomar decisiones y actuar en consecuencia, sin intervención humana.

Una combinación de IA e IoT (AIoT o Artificial Intelligence of Things) utiliza dispositivos "inteligentes" que aprenden de los datos generados y utilizan esta información para tomar decisiones autónomas.

Además, las nuevas tecnologías de IA están habilitando la inteligencia en el borde (Edge) y están reduciendo significativamente la necesidad y los costes asociados con el análisis en la nube. De esta forma, AIoT permite que la computación se acerque más a los datos. Asimismo, las tecnologías de IA, que se ejecutan en dispositivos periféricos, pueden procesar y analizar automáticamente los datos generados por sensores y otros dispositivos IoT, como temperatura, presión, humedad, vibración o sonido, y utilizar esta información para tomar decisiones y desencadenar acciones.

Edge IA

Inicialmente, las aplicaciones de IA se ejecutaban principalmente en la nube debido a la complejidad de los modelos de aprendizaje automático (machine learning). Sin embargo, hay algunas aplicaciones que no pueden ejecutarse en la nube debido a la falta de conectividad o de ancho de banda o cuando la aplicación es tal que necesita que los modelos se ejecuten en el propio dispositivo.

Estas podrían ser aplicaciones que necesitan una operación rápida en tiempo real, lo que impide el uso de la nube debido a su latencia. Así, otros ejemplos de este tipo de aplicaciones son los asistentes virtuales, el control industrial, el reconocimiento facial o los dispositivos médicos que necesitan respuestas rápidas en tiempo real y no pueden tolerar la latencia de la conexión a la nube.

Además, puede haber preocupaciones sobre la seguridad y la privacidad o protección de datos, lo que genera la necesidad de almacenar y procesar datos en el dispositivo local.

Por lo tanto, la IA en el borde (Edge IA) brinda ventajas indudables. Entre ellas: autonomía, menor latencia, menor potencia, menor requisito de ancho de banda, menores costos y mayor seguridad. Todo ello la hace más atractiva para las nuevas aplicaciones y casos de uso emergentes.

La IA encuentra uso en muchas aplicaciones de IoT, como el análisis de vibraciones, el procesamiento de voz, la clasificación de imágenes y la visión por computadora, que necesitan una combinación de capacidad de cómputo DSP e inferencia mediante el aprendizaje automático.

Ventajas de AIoT

El uso de la IA junto a la tecnología IoT conlleva una serie de ventajas que son:

• Mayor eficiencia operativa: AIoT puede procesar y detectar patrones en datos operativos en tiempo real y puede usar esos datos para establecer condiciones operativas en tiempo real, que dan como resultado resultados comerciales óptimos. Se pueden optimizar los procesos de producción y mejorar el flujo de trabajo, mejorando la eficiencia y reduciendo costes operativos.
• Gestión de riesgos mejorada: Se pueden identificar riesgos y utilizar estos conocimientos para aumentar la seguridad, reducir las pérdidas y tomar decisiones comerciales mejor informadas. Por ejemplo, predecir fallos mecánicos en aerolíneas o detectar riesgos de seguridad en plantas de producción.
• Nuevos productos y servicios: La IA ha abierto nuevas tecnologías que no existían anteriormente, como el reconocimiento de voz, el reconocimiento facial y el análisis predictivo. Estas capacidades pueden ser utilizadas en muchas aplicaciones, como el uso de robots en servicios de entrega, operaciones de búsqueda y rescate en caso de desastre,  asistentes virtuales basados ​​en voz y mantenimiento predictivo para vehículos o edificios.
• Reducción del tiempo de inactividad no planificado: en la fabricación, el tiempo de inactividad no planificado de la maquinaria como resultado de una avería del equipo puede ser muy perjudicial para el negocio. AIoT ayuda a predecir fallos pudiendo programar mantenimientos proactivos que reduzcan la incidencia y los costes del tiempo de inactividad.
• Experiencia de usuario mejorada: en el entorno minorista, AIoT ayuda a personalizar la experiencia de compra y brinda recomendaciones personalizadas basadas en información demográfica y el comportamiento del cliente.
• Costes reducidos de los productos: El uso de Edge IA ayuda a reducir el volumen de datos que deben transferirse a la nube y, por lo tanto, reduce los costes relacionados con la conectividad y los servicios de la nube.

Aplicaciones del AIoT

Los principales campos de aplicación que puede tener la tecnología AIoT son los siguientes:

• Agricultura: Utilizado para crear sistemas inteligentes que ajusten los parámetros en función de las condiciones climáticas, el uso del agua, la temperatura y las condiciones del cultivo/suelo.
• Robots: Los robots que se utilizan en la fabricación, la entrega de paquetes/alimentos o las operaciones de búsqueda y rescate en zonas de desastre, utilizan la IA para detectar entornos complejos y adaptar sus respuestas en consecuencia.
• Automatización industrial: la visión artificial con IA permite mejorar el control de calidad en la línea de montaje y ayudar con la detección de anomalías. También ayuda en el mantenimiento predictivo de la maquinaria.
• Vehículos autónomos: los vehículos autónomos pueden controlar el tráfico, el clima, las condiciones de la carretera o predecir el comportamiento de los peatones y actuar en consecuencia.
• Automatización de edificios/hogares: Facilitar la transformación de edificios para ser energéticamente eficientes al ajustar la iluminación y el control del clima según su uso y los datos de preferencia del usuario. También mejora el mantenimiento predictivo y permite el control de acceso automatizado.
• Ciudades inteligentes: Creación de ciudades más eficientes y mejora de los servicios públicos como la gestión de residuos, gestión de aparcamientos, gestión del tráfico e iluminación inteligente.
• Transporte y logística: Mejora la gestión de flotas gracias al mantenimiento predictivo, con monitoreo en tiempo real de la flota y mantenimiento proactivo de los vehículos.
• Gestión minorista: Mejora del análisis de datos para la toma de decisiones comerciales y recomendaciones que mejoren la experiencia de usuario.
• Salud: Existen diversas aplicaciones, como la detección y el diagnóstico de enfermedades mediante el análisis de datos de imágenes, el control remoto de la información del paciente y la generación de alertas cuando se detectan anomalías.

La IA, futuro del IoT

AIoT está permitiendo nuevas aplicaciones y casos de uso dentro del Internet de las cosas y logrará que este alcance su máximo potencial.

Las aplicaciones son inmensas y se encuentran en mercados tan diversos como ciudades inteligentes, automatización industrial, medicina, agricultura o transporte. El futuro es muy prometedor, y cada vez más fabricantes harán de AIoT un área de inversión significativa.