NTT Data ha presentado su plataforma Edge AI para acelerar la convergencia de TI/OT al llevar el procesamiento de inteligencia artificial (IA) al borde.
La compañía de infraestructura y servicios dijo que al procesar datos cuándo y dónde se generan y unificar diversos dispositivos de Internet de las cosas (IoT), las empresas de sistemas pueden permitir decisiones en tiempo real, eficiencias operativas mejoradas y la implementación segura de aplicaciones de IA en todas las industrias para impulsar la Industria 4.0 avanzada. tecnologías.
NTT Data también citó una investigación de IDC de marzo de 2024 que calcula que el gasto mundial en informática de punta alcanzará los 232 mil millones de dólares en 2024, un aumento del 15 % en comparación con 2023. IDC dijo que el crecimiento se perpetuará por el creciente número de dispositivos IoT conectados en todo el mundo. Se espera que supere los 41 mil millones para 2025.
Agregó que, si bien la atención actual se ha centrado en GenAI y los grandes modelos de lenguaje (LLM), estas tecnologías no son prácticas para industrias que requieren una toma de decisiones local y en tiempo real. NTT Data dijo que su servicio Edge AI abordó este desafío procesando conjuntos de datos masivos en plataformas informáticas compactas, utilizando modelos de aprendizaje automático más pequeños y eficientes para brindar información de inteligencia artificial en tiempo real.
Con el respaldo de los científicos de datos de consultoría, los servicios administrados y los recursos técnicos globales de NTT Data, se afirma que la plataforma Edge AI es capaz de abordar el desafío de la IoT en la sombra y los requisitos de infraestructura de AI, ofreciendo descubrimiento, recopilación, integración, potencia de cálculo, conectividad perfecta e IA de datos. gestión de modelos.
Se dice que lo hace descubriendo, unificando y procesando automáticamente datos de dispositivos IoT y activos de TI en toda la organización, simplificando la implementación y la gestión de la IA.
Diseñada para soportar requisitos específicos de la industria, se dice que la plataforma Edge AI utiliza modelos de IA más livianos y rentables, lo que le permite ejecutarse dentro de una pequeña caja de computación. Edge AI realizará tareas específicas, como respaldar la seguridad o la eficiencia operativa, mediante la recopilación de datos de dispositivos dispares en un entorno de red, lo que permitirá el procesamiento y análisis de datos instantáneos y seguros.
NTT Data dijo que un atributo clave es resolver desafíos específicos de la industria con conocimientos basados en inteligencia artificial. Por ejemplo, la compañía dijo que las operaciones de fabricación podrían beneficiarse de un mantenimiento predictivo mejorado al acceder a datos de TI/OT de sensores, maquinaria, cámaras y aplicaciones para planificar y abordar fallas. Además, Edge AI de NTT Data podría usarse para monitorear y optimizar el consumo de energía en tiempo real, predecir picos de energía y optimizar el uso de las máquinas, reduciendo costos y emisiones de CO2 con energía renovable.
Al señalar que estaba ofreciendo la primera plataforma de convergencia de TI/OT totalmente administrada de la industria, NTT Data dijo que Edge AI puede transformar activos físicos en activos de software para obtener información basada en datos, independientemente del fabricante. Operando en el borde, los servicios gestionados integran los activos de OT con las aplicaciones de TI, impulsando la eficiencia operativa. Edge AI también proporciona una vista de la versión de firmware de todos los dispositivos conectados para promover la aplicación de parches de vulnerabilidad y la seguridad general del dispositivo.
“La informática y la IA deben aplicarse allí donde crean el mayor valor para la empresa; para muchas empresas industriales, aquí es donde se generan los datos”, dijo Pablo Tomasi, analista principal de redes privadas de Omdia. “Al incorporar datos de TI y OT y aprovechar los modelos de IA para impulsar resultados de casos de uso específicos, la solución NTT Data da un paso más hacia la realización de la visión de la industria 4.0.
“Además, el uso de pequeños modelos de IA para tareas específicas ayudará a impulsar la democratización de la IA al hacer que sea más fácil para las empresas introducir la IA donde y cuando sea necesaria, sin la necesidad de una revisión exhaustiva de toda su infraestructura”.