Edge AI en la automatización industrial: hardware, software y cómo arrancar un piloto
El autor sostiene que el Edge AI, con modelos ejecutándose dentro de la red de planta, se impone en la automatización industrial porque la latencia de la nube (RTT de unos 200 ms) no basta para tareas como la protección de bombas (decenas de ms) o la clasificación de piezas (50–100 ms). Repasa el hardware posible: IPC con GPU para visión multicámara, módulos NVIDIA Jetson (10–30 W) para equipos compactos y PLC con NPU, como el SIMATIC S7-1500 TM NPU de Siemens. En software menciona TensorFlow Lite, ONNX Runtime, OpenVINO y TensorRT, y recomienda empezar con un piloto en un solo equipo, un modelo sencillo y sin control directo sobre el proceso.
Fuentes
- Habr Machine Learning (RU)А давайте пустим ИИ в промышленную сеть