Autores: Riccardo Biella y Paolo Veronesi, ingenieros de software en Paradox Engineering

 

El mundo es cada vez más complejo e interconectadogenerando más tráfico de datos que nunca. A reciente informe de IDC predice que los dispositivos IoT conectados podrían alcanzar casi 75.000 millones en todo el mundo en 2025 y generará unos 79,4 zettabytes de datos.

Esta enorme cantidad de información contiene un valor increíble, pero hay que almacenarla, procesarla, analizarla y correlacionarla para liberar todo su potencial. ¿Es suficiente el esfuerzo humano para esta increíble tarea? Probablemente no. Por eso Inteligencia Artificial (IA) se aprovecha cada vez más para elaborar una cantidad de datos tan grande y crecientecon resultados más precisos y rápidos que la programación informática tradicional.

Hace algunos años, Andrew Moore, antiguo decano de la Escuela de Informática de la Universidad Carnegie Mellon, definió La IA como "la ciencia y la ingeniería de hacer que los ordenadores se comporten de maneras que, hasta hace poco, pensábamos que requerían inteligencia humana". La tecnología de la IA se inspira en los comportamientos y procesos cognitivos humanos, pero también aprovecha los conocimientos de otros procesos bióticos como las mutaciones del ADN o la descomposición química de las sustancias.

Aunque a menudo se menciona como sinónimo, El aprendizaje automático es algo diferente: es una rama de la IA centrada en desarrollar algoritmos informáticos y crear aplicaciones que aprendan de los datos y mejorar automáticamente su precisión con el tiempo gracias a la experiencia.

Los ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático están a nuestro alrededor. Cada tarde, mientras conducimos a casa después del trabajo, los asistentes digitales buscan en la web y reproducen música en respuesta a nuestras órdenes de voz, nuestros relojes controlan nuestro ritmo cardíaco, nuestros coches nos mantienen en el camino y nos sugieren parar a tomar un café si estamos demasiado cansados.

Los cerebros humanos tienen la extraordinaria habilidad de aprender de la experiencia y, gracias al Machine Learning, los algoritmos agudizarán cada vez más esta capacidad y proporcionarán mejores resultados a través de la información. ¿Hasta dónde puede llegar el Machine Learning? Es una pregunta difícil, pero una cosa es segura: Los datos desempeñan un papel fundamental, ya que su calidad y cantidad influyen en la precisión de los resultadospor lo que son un elemento realmente crítico en cualquier progreso del Aprendizaje Automático.

Los algoritmos tradicionales convierten la entrada en la salida utilizando algunas reglas dadas, mientras que Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo basado en datos de muestra para hacer predicciones sin estar explícitamente programado para ello.

El aprendizaje automático ofrece el mejor rendimiento a la hora de procesar y analizar grandes volúmenes de datos de alta dimensión, lo que lo convierte en particularmente útil e interesante en la Internet de las cosas (IoT) debido al gran número de dispositivos que recogen y comparten datos no homogéneos. Tras pasar por un proceso de análisis estadístico, esos datos son un tesoro para el desarrollo de nuevas aplicaciones inteligentes.

En una red IoT podemos reconocer tres capas diferentes. Cada uno de ellos se caracteriza por la disponibilidad de diferentes recursos y datos donde el aprendizaje automático es aplicable: Dispositivos IoT, dispositivos de borde y la nube..

Con la llegada de las nuevas tecnologías, es posible integrar el uso de redes neuronales y técnicas de aprendizaje automático en todos los niveles del IoT para realizar análisis de datos complejos a nivel local. Los dispositivos IoT, como los sensores típicamente limitados, pueden procesar localmente los datos sin enviarlos por la red, reduciendo la latencia y evitando problemas de seguridad. Al trasladarse a la nube, es posible realizar análisis más complejos gracias a la mayor potencia de cálculo y al aprovechamiento de los datos procedentes de distintas fuentes, lo que abre el mundo de la IO a casos de uso nuevos y muy innovadores.

En Paradox Engineering, hemos integrado las técnicas más recientes de Machine Learning en los componentes de nuestra plataforma IoT, lo que permite un valioso uso del Machine Learning a diferentes niveles, desde la nube hasta los dispositivos de borde e IoT, aprovechando al máximo sus peculiaridades y funcionalidades.

Nuestras soluciones de IoT se han ampliado con un marco de desarrollo de Machine Learning para permitir que estas tecnologías se utilicen en múltiples casos de aplicación de forma sencilla y transparente. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente el aprendizaje automático para crear nuevas funcionalidades basadas en la información o para mejorar las existentes.

 

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