La implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en dispositivos de borde se ha convertido en una necesidad imperativa para diversas industrias. Con el respaldo de las plataformas Amazon SageMaker AI y SiMa.ai’s Palette Edgematic, las organizaciones pueden ahora construir, entrenar y desplegar modelos de ML optimizados de manera más eficiente. Esta tecnología se integra sin inconvenientes con el hardware MLSoC (Machine Learning System on Chip) de SiMa.ai, facilitando la compatibilidad y escalabilidad.
En entornos donde la seguridad es crucial, como almacenes y sitios de construcción, se torna esencial la detección de personas y equipos de protección personal en áreas restringidas para prevenir accidentes. A diferencia de la imagen procesada en la nube, que puede presentar latencias, la implementación de un modelo de detección optimizado para equipos de protección personal en dispositivos SiMa.ai permite el monitoreo en tiempo real.
Recientemente, se demostró cómo se puede reentrenar y cuantificar un modelo utilizando SageMaker AI y la suite Palette de SiMa.ai para la detección de personas y equipos de protección en entornos donde la visibilidad es crítica. Esta integración acelera no solo el proceso de creación y despliegue de aplicaciones, sino que también ofrece herramientas para emitir alertas de seguridad rápidas y precisas, incrementando así la seguridad laboral.
La arquitectura de esta solución resalta una integración sin problemas entre Edgematic y SageMaker, usando un flujo de trabajo que minimiza la complejidad en la gestión de actualizaciones y mantenimientos. Esto asegura 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 divide en dos etapas clave: 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, lo que garantiza su idoneidad para su despliegue en los dispositivos SiMa.ai. Posteriormente, los artefactos del modelo optimizado se transfieren a Edgematic, validando así su rendimiento en tiempo real.
Este avance en la implementación de ML en el borde destaca no solo la eficiencia y efectividad del uso de la tecnología, sino también su capacidad para transformar radicalmente la gestión de 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 el aprendizaje automático al mundo real con una eficacia sin precedentes.
