La implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos de borde se ha consolidado como una necesidad esencial para distintas industrias. Mediante el uso de las plataformas Amazon SageMaker AI y SiMa.ai’s Palette Edgematic, las organizaciones pueden ahora construir, entrenar y desplegar modelos de manera optimizada y eficiente. Esta tecnología se integra de forma perfecta con el hardware MLSoC (Machine Learning System on Chip) de SiMa.ai, asegurando compatibilidad y escalabilidad en toda su serie de productos.
En contextos donde la seguridad es prioritaria, como en almacenes y sitios de construcción, detectar personas y equipos de protección personal (EPP) en áreas restringidas es crucial para prevenir accidentes. A diferencia de las imágenes procesadas en la nube, que a menudo padecen de latencias que afectan la eficiencia, la implementación de modelos optimizados en dispositivos SiMa.ai permite monitorear en tiempo real sin demoras.
Recientemente, se mostró la capacidad de reentrenar y cuantificar un modelo utilizando SageMaker AI y la suite Palette de SiMa.ai para la detección de personas y EPP en entornos de baja visibilidad. Esta integración no solo agiliza el proceso de creación y despliegue, sino que también proporciona herramientas para alertas de seguridad rápidas y precisas, incrementando la seguridad laboral.
La arquitectura de esta solución destaca la integración sin complicaciones entre Edgematic y SageMaker, utilizando un flujo de trabajo que minimiza la complejidad en la gestión de actualizaciones y mantenimiento de dispositivos. Esto asegura el funcionamiento autónomo de las aplicaciones de inteligencia artificial en el borde, evitando problemas de conectividad y maximizando la seguridad de los datos.
El proceso de implementación se organiza en dos fases principales: entrenamiento y exportación de modelos de ML, seguido de evaluación y despliegue en el borde. Durante la primera fase, el modelo se entrena y valida en SageMaker AI para asegurar su adecuación para los dispositivos SiMa.ai. Luego, los artefactos del modelo optimizado se transfieren a Edgematic, donde se verifica su rendimiento en tiempo real.
Este avance en la aplicación de aprendizaje automático en el borde destaca no solo por su eficiencia y efectividad, sino también por su potencial para transformar radicalmente el manejo de seguridad y cumplimiento en entornos críticos. Gracias a 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.
