La implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en dispositivos de borde está transformándose en un recurso vital para una variedad de industrias. Actualmente, las plataformas Amazon SageMaker AI y SiMa.ai’s Palette Edgematic permiten a las organizaciones construir, entrenar y desplegar modelos de ML optimizados de manera más eficiente, integrándose sin inconvenientes con el hardware MLSoC (Machine Learning System on Chip) de SiMa.ai y asegurando compatibilidad y escalabilidad.
En sectores donde la seguridad es primordial, como almacenes y sitios de construcción, es esencial detectar personas y equipos de protección personal en áreas restringidas para prevenir accidentes. A diferencia de la dependencia en la nube, que puede introducir latencias problemáticas, usar modelos de detección de objetos optimizados en dispositivos SiMa.ai posibilita monitoreos en tiempo real y sin demoras.
Recientemente, se ha demostrado cómo reentrenar y cuantificar un modelo utilizando SageMaker AI junto con la suite Palette de SiMa.ai para mejorar la detección en entornos críticos. Esta integración no solo agiliza la creación y el despliegue de aplicaciones, sino que proporciona herramientas para alertas de seguridad precisas, mejorando así la seguridad laboral.
La arquitectura de la solución muestra una integración fluida entre Edgematic y SageMaker, usando un flujo de trabajo que minimiza la complejidad en la gestión de actualizaciones y mantenimiento de dispositivos. Esto garantiza que las aplicaciones de inteligencia artificial funcionen completamente en el borde, eludiendo problemas de conectividad y maximizando la protección de datos.
El proceso de implementación se desarrolla en dos etapas principales: entrenamiento y exportación de ML, y evaluación y despliegue en el borde. Durante la primera etapa, el modelo se entrena y valida en SageMaker AI, asegurando su idoneidad para su despliegue en dispositivos SiMa.ai. Luego, los artefactos del modelo optimizado se transfieren a Edgematic para validar su rendimiento en tiempo real.
Este avance en la implementación de ML en el borde destaca no solo la eficiencia de esta tecnología, sino también su potencial para transformar la gestión de seguridad y cumplimiento ingenieril en entornos críticos. Gracias a las soluciones de SiMa.ai y AWS, las empresas pueden acelerar la innovación y aplicar el aprendizaje automático de manera más efectiva en el mundo real.
