Impulsando la innovación con la IA en el borde

Cómo la transformación digital, la robótica y la visión por ordenador son clave para la resiliencia posCOVID.

Conclusiones principales:

  • Intel ha colaborado con socios de diversas industrias para aprovechar mejor sus datos usando análisis y tecnologías de aprendizaje profundo basadas en los productos Intel® Vision.

  • La transformación digital usando informática de borde, robótica y visión por ordenador ha ayudado a muchas empresas e industrias a crear un espacio de trabajo más seguro y eficiente para empleados y clientes.

  • Los estudios de caso, que van desde ciudades inteligentes y asistencia sanitaria hasta empresas industriales y de venta al por menor, han demostrado cómo el uso de las tecnologías más recientes de visión, con el respaldo de potentes tecnologías de análisis y aprendizaje profundo, puede aumentar la innovación y la resiliencia.

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Cada sector industrial ha sufrido cambios y perturbaciones sin precedentes en los últimos meses. Cadenas de suministro, procesos laborales, comportamientos de clientes y la propia economía han tenido que transformarse casi de la noche a la mañana. A medida que «volvemos a la normalidad», esa normalidad parece ser muy distinta de la que era antes.

Ofrece a las empresas una oportunidad única para reinventarse y mejorar su funcionamiento. Al adoptar la tecnología para ayudar a las mejores prácticas de la industria posCOVID, es posible desarrollar la resiliencia y garantizar el éxito a largo plazo.

La transformación digital usando informática de borde, robótica y visión por ordenador ofrece un potencial enorme. Estas tecnologías pueden ayudar a afrontar los retos existentes, por ejemplo la necesidad de automatizar y acelerar la toma de decisiones en la empresa. También son, empero, herramientas ideales para admitir nuevas prácticas como el teletrabajo, el guardar la distancia social y la gestión de períodos de escasez de mano de obra imprevisibles.

A medida que cada industria valora las adaptaciones que debe emprender, estas tecnologías deberían ser un factor clave. Usando las más recientes tecnologías de visión y con el respaldo de potentes tecnologías de análisis y de aprendizaje profundo, las empresas pueden hacer un mejor uso de estos datos. Pueden usar las últimas técnicas de análisis para impulsar modelos y casos de uso empresariales innovadores. Intel y su ecosistema trabajan codo con codo con empresas de todo el sector para implementar dichas soluciones, con la tecnología de los productos Intel® Vision. En este artículo exploraremos diversos casos de uso ya existentes que pueden ayudar a aumentar el rendimiento y la resiliencia de las empresas.

Ciudades inteligentes: supervisión de pasos para limitar aglomeraciones

Mientras que los gobiernos regionales y locales trabajan para ayudar a los ciudadanos a volver a sus rutinas y lugares familiares, deben añadir también nuevas capas de protección. Deben poder habilitar la distancia social y hacer lo que puedan para mantener el espacio público tan higiénico como se pueda. Las soluciones de visión por ordenador pueden ayudar a apoyar estos objetivos. Por ejemplo, pueden ayudar a rastrear y controlar el número de personas que hay en un espacio determinado, cerrando automáticamente los tornos para evitar aglomeraciones. Cuando esto se compara en un ámbito regional o nacional, los datos del volumen de pasajeros que usan el transporte público pueden también ayudar a influir sobre las decisiones relativas a la salud pública.

Soluciones como esta ya están disponibles. Por ejemplo, un proveedor de soluciones de IA construyó una solución usada en estaciones de ferrocarril para ayudar a aumentar la eficacia y mejorar la experiencia de los pasajeros. Se analizan vídeos procedentes de las cámaras de seguridad en tiempo real para supervisar el tráfico de la estación e identificar conductas anormales que el personal de la estación investigará. Los sensores de la Internet de las Cosas (IoT) también permiten detectar incendios o intrusiones en áreas restringidas.

Además de estas ventajas de seguridad, la solución ayuda a que el personal de la estación mejore la experiencia de los clientes. Es posible adaptar la plantilla en tiempo real en función de las situaciones actuales de la estación. Por ejemplo, abriendo más huecos de adquisición de tiques cuando el tiempo de espera sea demasiado. El personal también puede aplicar restricciones de entrada a la plataforma en momentos de mucha actividad para que la gente no se aglomere en las plataformas.

IoT industrial: ayudar a la distancia social con la automatización de procesos

Hay muchos casos de uso de inteligencia artificial (IA) y visión por ordenador en fábricas e industrias. Ha sido realmente un elemento fundamental de muchos de los esfuerzos transformadores realizados durante los últimos años en la transición a la industria 4.0. Estas aplicaciones serán cada vez más esenciales para seguir avanzando. Al llevar inteligencia a los equipos de las fábricas, es posible automatizar procesos, ayudando a reducir el tiempo que los humanos deben pasar cerca.

Un ejemplo del mundo real de este tipo de solución en marcha puede verse en el caso de un fabricante de neumáticos líder. La empresa usó una solución de ordenador industrial con aprendizaje profundo, visión por ordenador y procesamiento de imágenes para ayudar a mejorar su proceso de control de calidad. Ha ofrecido una precisión del 99,9 % en la detección de defectos y ha visto cómo las quejas de los clientes descendían en más de 10 000 anualmente.1

Asistencia sanitaria: ayudar a mantener la esterilidad de los espacios

La visión por ordenador lleva desempeñando un papel importante en la asistencia sanitaria desde hace tiempo, por ejemplo, ayudando a acelerar los análisis de imágenes médicas complejas. En el mundo posCOVID también serán importantes otros usos de la IA en el borde, como su combinación con la robótica. Esto puede ayudar a mejorar la supervisión de los pacientes y permitir que los especialistas estén «presentes» en procedimientos o consultas, desde lejos.

La robótica también puede usarse para ayudar a mantener las instalaciones sanitarias limpias y seguras para pacientes y personal, como lo ha demostrado Violet, un robot que mata gérmenes, desarrollado por Akara Robotics. Este robot usa visión por ordenador para evitar de forma segura los obstáculos de paso, incluyendo personas. También puede emitir luz UV-C, que ha demostrado ser clínicamente capaz de matar virus complejos. Aunque la luz UV-C es peligrosa para el ser humano, Violet puede entrar en una sala y esterilizarla sin que haya ningún humano presente. De esta forma, el hospital puede mantener un entorno estéril y seguro sin poner en peligro al personal que lo usa.

Tiendas inteligentes: crear un espacio más seguro y más atrayente para comprar

La industria de la venta minorista ya ha hecho grandes avances en lo que se refiere a la transformación digital. Utiliza datos e IA para ayudar a mejorar la experiencia de los clientes, optimizar las cadenas de suministro y tomar decisiones más inteligentes sobre la distribución en la tienda y la colocación de productos. La visión por ordenador desempeña un papel importante en todas estas áreas. Por ejemplo, una cámara en un cartel digital puede capturar las impresiones y la conducta de los espectadores en respuesta a determinados mensajes. Los sistemas de inventario pueden usar visión por ordenador para hacer un mejor seguimiento de lo que hay en las estanterías.

En un mundo de distancia social, la visión por ordenador puede usarse para seguir volúmenes de clientes en una tienda y la forma en que la gente se mueve en ese espacio. Esto puede ayudar a los minoristas a establecer rutas de sentido único en sus tiendas que resulten naturales al comprador al tiempo que mantengan la distancia de seguridad entre las personas.

Para inspirarnos, echamos un vistazo a una solución que usa visión por ordenador para rastrear y analizar las tendencias de productos y de comportamiento de clientes dentro de una tienda. Los algoritmos de visión por ordenador y de aprendizaje profundo identifican las formas humanas a medida que se mueven en ese espacio. Estos datos anónimos ofrecen ideas sobre cómo funciona la tienda y cómo se puede mejorar la experiencia de los clientes. Por ejemplo, los mapas de calor muestran cómo se mueven los compradores y cómo interactúan con el espacio. Esto ayuda a los minoristas a tomar decisiones más informadas sobre la distribución general y la colocación de determinadas mercancías.

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