La creciente necesidad de implementar modelos de aprendizaje automático (ML) en dispositivos de borde se está consolidando como una prioridad para diversas industrias. Gracias a plataformas como Amazon SageMaker AI y SiMa.ai’s Palette Edgematic, las organizaciones están encontrando formas más eficientes de construir, entrenar y desplegar modelos de ML optimizados. Esta tecnología se integra de manera eficaz con el hardware MLSoC (Machine Learning System on Chip) de SiMa.ai, lo que permite una mayor compatibilidad y escalabilidad en sus productos.
En ambientes donde la seguridad es fundamental, como almacenes y sitios de construcción, la detección de personas y equipos de protección personal se convierte en un aspecto crítico para evitar accidentes. A diferencia de los modelos que dependen de la nube, los que se implementan en dispositivos SiMa.ai permiten un monitoreo en tiempo real, eliminando las problemáticas de latencia.
Recientemente, se realizó una demostración sobre cómo reentrenar y cuantificar un modelo utilizando SageMaker AI y la suite de software Palette de SiMa.ai. Este modelo se dedicó a la detección de personal y equipamiento de protección en entornos con visibilidad limitada. La integración no solo agiliza la creación y el despliegue de aplicaciones, sino que también proporciona herramientas para alertas de seguridad precisas y rápidas, lo que mejora considerablemente la seguridad laboral.
La arquitectura de esta solución evidenció una integración fluida entre Edgematic y SageMaker. Utilizando un flujo de trabajo optimizado, se minimiza la complejidad relacionada con el manejo de actualizaciones y mantenimiento de los dispositivos, garantizando que las aplicaciones de inteligencia artificial funcionen de manera efectiva en el borde y evitando problemas de conectividad, maximizando la seguridad de los datos.
El proceso de implementación se divide en dos etapas clave: entrenamiento y exportación de ML, así como evaluación y despliegue en el borde. En la primera etapa, el modelo se entrena y valida en SageMaker AI, asegurando su eficacia para su posterior despliegue en los dispositivos SiMa.ai. Una vez transferidos los artefactos del modelo optimizado a Edgematic, su rendimiento es validado en tiempo real.
Este avance en la adopción de ML en el borde no solo resalta la eficiencia de estas tecnologías, sino que también tiene el potencial de transformar radicalmente la gestión de la seguridad y el cumplimiento en entornos críticos. Con las soluciones proporcionadas por SiMa.ai y AWS, las empresas están mejor posicionadas para acelerar la innovación y llevar el aprendizaje automático al ámbito práctico de manera efectiva.
