La implementación de modelos de aprendizaje automático (ML) en dispositivos de borde está emergiendo como una necesidad crucial para diversas industrias. Con 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 perfectamente con el hardware MLSoC (Machine Learning System on Chip) de SiMa.ai, facilitando la compatibilidad y escalabilidad en toda su gama de productos.

En entornos críticos para la seguridad, como almacenes y sitios de construcción, es esencial detectar personas y equipos de protección personal en áreas restringidas para prevenir accidentes. A diferencia del procesamiento de imágenes en la nube, que suele presentar latencias problemáticas, la implementación de un modelo de detección de objetos en dispositivos SiMa.ai permite monitorear de forma inmediata y sin demoras.

Recientemente se demostró cómo reentrenar y cuantificar un modelo utilizando SageMaker AI y la suite Palette de SiMa.ai para detectar personas y equipos de protección en ambientes donde la visibilidad es crucial. Esta integración no solo agiliza la creación y el despliegue de aplicaciones, sino que también proporciona herramientas para alertas de seguridad rápidas y precisas, mejorando la seguridad laboral.

La arquitectura de la solución destaca por su integración sin inconvenientes entre Edgematic y SageMaker, utilizando un flujo de trabajo que minimiza la complejidad de las actualizaciones y mantenimientos de los dispositivos. Esto garantiza 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 principales: 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, asegurando su idoneidad para el despliegue en los dispositivos SiMa.ai. Luego, los artefactos del modelo optimizado se transfieren a Edgematic, donde se valida su rendimiento en tiempo real.

Este avance en la implementación de ML en el borde resalta no solo la eficiencia y efectividad del uso de la tecnología, sino también su capacidad para transformar 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 la tecnología del aprendizaje automático al mundo real con mayor eficacia.