Conoce las grandes ventajas competitivas del Edge learning en la industria

Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA) nos referimos a una simulación de la inteligencia humana realizada con ayuda de máquinas entrenadas con la capacidad de aprender. 

Los fabricantes industriales cada vez encuentran mayores usos y beneficios de la sinergia de la inteligencia artificial con las nuevas tecnologías de visión artificial para automatizar su producción, optimizar la eficiencia e incrementar el control de calidad.

Contenido de este artículo:
Impacto de la inteligencia artificial a nivel mundial
Proceso de adopción de Inteligencia Artificial
Tipos de tecnologías de IA
¿Cómo implementar esta tecnología en tus procesos?

Impacto de la inteligencia artificial a nivel mundial

A continuación te compartimos algunos números interesantes sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mundo:

Proceso de adopción de Inteligencia Artificial

Existen ciertos pros y contras a considerar antes de implementar esta clase de tecnología:

Ventajas de la inteligencia artificial

• Menos errores humanos.
• Mejores perspectivas y alcance de negocios.
• Productividad optimizada.
• Automatización de tareas sencillas.
  
  

Obstáculos en su implementación

• Temor del personal a ser reemplazado.
• Alta complejidad de los sistemas de inteligencia artificial.
• Necesidad de capacitar al personal en el manejo de esta tecnología.
• Mayor ciberseguridad y privacidad de datos.

Tipos de tecnologías de IA

La Inteligencia Artificial enseña a robots y máquinas a aprender con el ejemplo como lo haría un humano. El nuevo hardware de bajo costo de Cognex permite implementar redes neuronales "profundas" de múltiples capas bioinspiradas que imitan las redes neuronales en el cerebro humano.

Existen dos tecnologías líderes de IA en la automatización industrial:

1.- Edge Learning - Diseñado para usarlo con facilidad

En el edge learning el procesamiento se lleva a cabo en el dispositivo o "en el borde", utilizando un conjunto de algoritmos previamente entrenados.

Esta tecnología es fácil de configurar y requiere períodos de capacitación y validación más cortos que las soluciones tradicionales basadas en deep learning.

2.- Deep Learning - Diseñado para aplicaciones complejas

El deep learning es capaz de procesar conjuntos de imágenes grandes y detalladas

para automatizar aplicaciones complejas o altamente personalizadas. 

Permite analizar grandes conjuntos de imágenes de forma rápida mientras detecta la diferencia entre anomalías aceptables e inaceptables para brindar resultados precisos.

Algunos usos recomendados de estas tecnologías son:

¿Cómo implementar esta tecnología en tus procesos?

Edge learning

Las redes neuronales de Edge Learning vienen previamente entrenadas y listas para su implementación en la línea de producción.

Deep Learning

Las redes neuronales de Deep Learning son entrenadas por un profesional experimentado en una PC.

En Vinssa tenemos más de 35 años de experiencia en la industria automotriz. Somos distribuidores Cognex en México, marca líder en sistemas de visión industrial y pionero con diversas patentes en el desarrollo de algoritmos de decodificación.

Acércate a nuestro equipo de expertos y cuéntanos sobre tu proyecto.