La implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos de borde se ha convertido en una necesidad crucial para diversas industrias. Con las plataformas Amazon SageMaker AI y SiMa.ai’s Palette Edgematic, las organizaciones pueden ahora construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático optimizados de manera más eficiente. Esta tecnología se integra perfectamente con el hardware MLSoC (Machine Learning System on Chip) de SiMa.ai, facilitando la compatibilidad y escalabilidad en toda su gama de productos.
En entornos donde la seguridad es crítica, como almacenes y sitios de construcción, la detección de personas y equipos de protección personal en áreas restringidas es esencial para prevenir accidentes. A diferencia de la imagen reconocida en la nube, que a menudo presenta latencias en este tipo de aplicaciones, la implementación de un modelo de detección de objetos optimizado en dispositivos SiMa.ai permite monitorear en tiempo real sin demoras.
Recientemente, se demostró cómo reentrenar y cuantificar un modelo utilizando SageMaker AI y la suite de software Palette de SiMa.ai para detectar personas y equipos de protección en entornos donde la visibilidad es crítica. Esta integración no solo agiliza el proceso de creación y despliegue de aplicaciones, sino que también proporciona herramientas para alertas de seguridad rápidas y precisas, mejorando así la seguridad en el lugar de trabajo.
La arquitectura de la solución destaca una integración sin inconvenientes entre Edgematic y SageMaker, usando un flujo de trabajo que minimiza la complejidad de la gestión de actualizaciones y mantenimientos en los dispositivos. Esto garantiza que las aplicaciones de inteligencia artificial operen completamente en el borde, evitando problemas de conectividad y maximizando la seguridad de los datos.
El proceso de implementación se desglosa en dos etapas principales: entrenamiento y exportación de modelos de aprendizaje automático, y evaluación y despliegue en el borde. Durante la primera etapa, el modelo se entrena y se valida en SageMaker AI, asegurando su idoneidad para el despliegue en los dispositivos SiMa.ai. Posteriormente, los artefactos del modelo optimizado se transfieren a Edgematic, donde se valida su rendimiento en tiempo real.
Este avance en la implementación de aprendizaje automático en el borde resalta no solo la eficiencia y efectividad del uso de la tecnología, sino también su capacidad para cambiar radicalmente cómo se manejan la seguridad y el cumplimiento ingenieril en entornos críticos. Con las soluciones de SiMa.ai y AWS, las empresas pueden acelerar la innovación y llevar la tecnología del aprendizaje automático al mundo real con mayor eficacia.
