AIOT: Inteligencia Artificial del IOT

Aunque no lo creamos, nuestra vida cotidiana esta ya rodeada de procesos basados en inteligencia artificial, desde los asistentes de voz o los chatbots, hasta los portales de compra o plataformas de video que nos recomiendan sus productos en base a nuestros gustos.

Por otro lado, el número de dispositivos conectados a internet va aumentando de forma exponencial. Tal es así, que se estima que para el 2026 el número de dispositivos conectados a internet supere los 66.000 millonesLa función de cada uno de estos dispositivos fundamentalmente se basa en recoger, enviar y recibir datos a través de internet, por lo que la aplicación de Inteligencia Artificial para poder extraer información de valor o incluso patrones se hace imprescindible.

¿Qué es AIOT?

AIOT es un concepto que proviene de la unión de las tecnologías del Internet de las Cosas y la Inteligencia Artificial. De esta manera se combinan la tecnología capaz de recoger, enviar y recibir datos con la tecnología capaz de procesarlos y ejecutar una respuesta en el mismo dispositivo, (Edge) o a través de un sistema de inteligencia artificial basado en una plataforma cloud, como podría ser la IA de IBM, Watson.

Es un concepto que tiene su origen en 1999 cuando Kevin Ashton creó un grupo de investigación en Procter & Gamble dedicado a la aplicación de sensores y que los especialistas señalan 2030 como fecha clave para una completa interacción entre seres humanos y ordenadores.

Esta tecnología busca crear una capa cognitiva que le otorgue cierta autonomía funcional a los objetos y así puedan responder ante determinados eventos de forma casi instantánea.

Así se encuentran dos tecnologías complementarias por naturaleza, como si hablásemos de extremidades y cerebro de un mismo cuerpo.

¿Qué tecnologías están involucradas en el AIOT? 

Detrás del concepto de AIOT, además de la IA y el IOT, existen otras tecnologías involucradas, necesarias a su vez para su completa expansión.

Por un lado se encontraría la tecnología 5G, en plena expansión, que otorgaría a los dispositivos conectados una mayor velocidad y menor latencia, lo que revertiría en procesos mucho más rápidos, casi instantáneos.

Por otro los sistemas Cloud, capaces de almacenar grandes cantidades de datos y ser flexibles en la demanda de su uso según su crecimiento o decrecimiento de demanda, siendo los sistemas de cloud distribuidos los que podrían favorecer una menor latencia, menor coste por transferencia de tráfico y cumplimiento de normativas como la RGPD en Europa.

La tecnología Big Data, con la capacidad de almacenar la información de datos estructurados en Data Warehouse o datos no estructurados en Data Lakes, para su posterior  análisis, hacen de esta tecnología uno de los puntos clave para el tratamiento de toda la información descargada por la multitud de sensores, cámaras y dispositivos conectados a internet.

¿Cómo funciona?

Cuando unimos el Internet de las Cosas con la Inteligencia Artificial es posible extraer patrones de grandes flujos de datos y poder tomar decisiones rápidamente. Además, con su uso continuado y gracias a los mecanismos de Machine Learning, se produce un aprendizaje continuo, lo que da lugar a una mejora en los procesos y por lo tanto en los servicios o soluciones que se desarrollen.

AIOT al ser una tecnología conectada a internet permite actualizaciones inalámbricas sin prácticamente intervención humana, algo imprescindible si necesitamos que todos los dispositivos conectados mantengan a salvo nuestra privacidad y datos ante cualquier posible ciberataque, consiguiendo mantener la completa confianza del usuario final.

Beneficios del AIOT

A lo largo de este artículo hemos explicado de forma general cuales son las características del AIOT, y por ellas podemos intuir que esta tecnología basada en la automatización de procesos en dispositivos conectados, podría mejorar nuestra calidad de vida. A continuación exponemos algunas ventajas más:

  • Monitorización en tiempo real, lo que nos permite también poder tomar decisiones rápidamente.
  • Mantenimiento predictivo, o lo que viene a ser, evitar tiempos de inactividad no planificados.
  • Mejorar la experiencia del cliente gracias a un análisis completo de su comportamiento, sus gustos, etc..
  • Optimización de gestión de riesgos gracias a un análisis predictivo que nos ayudará a evaluar probables peligros y prevenirlos con diferentes medidas.
  • Funciona como un gran filtro: solo llegan los datos específicos que necesitamos.
  • Impulsa la eficiencia operativa: podemos conocer incluso los fallos de los equipos en tiempo exacto para poder tomar medidas.
  • Incorporar nuevos productos o servicios.

Ejemplos de AIOT

Aunque quizá pueda parecer un concepto lejano, la realidad es que AIOT es algo que ya encontramos en nuestro día a día y que cada vez estará más presente. Algunos ejemplos son:

  • Cámaras de seguridad con sensores de movimiento, reconocimiento facial y almacenamiento de video en cloud.
  • Pulseras de actividad y Smartwatches con sensores de constantes vitales como el ritmo cardiaco o la saturación sanguínea.
  • Audífonos con sensores de ruido ambiental y reconocimiento y traducción de idioma.
  • Automóviles capaces de interactuar con los distintos sensores de ciudades inteligentes u otros vehículos.

Como hemos visto, la Inteligencia Artificial y el IOT son la combinación perfecta y el siguiente paso en el avance tecnológico que tendrá como objetivo fundamental hacernos la vida más fácil tanto como personas, ciudadanos y empresas.

2021-10-14T11:09:03+02:0014 octubre, 2021|

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