Inferencia de ML de AWS Greengrass

Ejecutar modelos de aprendizaje automático en los dispositivos de AWS Greengrass

AWS Greengrass es un software que le permite ejecutar capacidades de informática , mensajería, almacenamiento de datos en caché y sincronización locales para dispositivos conectados de manera segura. Con AWS Greengrass, los dispositivos conectados pueden ejecutar funciones de AWS Lambda, mantener los datos de dispositivos sincronizados y comunicarse con otros dispositivos de manera segura, incluso sin estar conectados a Internet. Ahora, con la capacidad de inferencia de aprendizaje automático (ML) de AWS Greengrass también puede realizar fácilmente una inferencia de ML localmente en los dispositivos conectados.

El aprendizaje automático usa algoritmos estadísticos que pueden aprender a partir de los datos existentes, un proceso llamado entrenamiento, a fin de tomar decisiones acerca de datos nuevos, un proceso llamado inferencia. Durante el entrenamiento, se identifican los patrones y las relaciones en los datos a fin de crear un modelo para la toma de decisiones. Este modelo permite a un sistema tomar decisiones inteligentes en relación con datos que no encontró anteriormente. El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático requiere un gran número de recursos informáticos, por lo que resulta ideal para la nube. Sin embargo, la inferencia normalmente necesita una capacidad informática mucho menor y a menudo se realiza en tiempo real cuando se encuentran disponibles datos nuevos. Por lo tanto, la obtención de resultados de inferencia con un nivel de latencia muy bajo es importante para garantizar que sus aplicaciones con IoT puedan responder rápidamente ante eventos locales.

La inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass le da lo mejor de ambos recursos. Puede usar los modelos de aprendizaje automático que se crean y entrenan en la nube e implementar y ejecutar la inferencia de ML de manera local en los dispositivos conectados. Por ejemplo, puede crear un modelo predictivo en Amazon SageMaker para el análisis de detecciones en escenas y, a continuación, ejecutarlo localmente en un dispositivo con cámara de seguridad con Greengrass activado en una ubicación sin conectividad a la nube a fin de predecir y enviar una alerta cuando se detecte el ingreso de una visita entrante.

Beneficios

Ejecutar fácilmente la inferencia ML en los dispositivos conectados

Desempeñar la inferencia de manera local en los dispositivos conectados reduce la latencia y el costo de enviar los datos del dispositivo hacia la nube para hacer una predicción. En vez de enviar todos los datos a la nube para llevar adelante la inferencia de aprendizaje automático, la capacidad de inferencia de ML de Greengrass le permite ejecutar la inferencia directamente en el dispositivo. Los datos se envían a la nube únicamente cuando se necesita procesamiento adicional.

Flexible

La inferencia de aprendizaje automático de Greengrass incluye un paquete preintegrado de TensorFlow, Apache MXNet y Chainer en todos los dispositivos con tecnología de Intel Atom, NVIDIA Jetson TX2 y Raspberry Pi. Por lo tanto, no debe crear ni configurar un marco de aprendizaje automático para sus dispositivos desde cero. Además de admitir TensorFlow, Apache MXNet y Chainer, el aprendizaje automático de Greengrass también funciona con otros marcos de trabajo conocidos, incluidos Caffe2 y Microsoft Cognitive Toolkit. Con la inferencia de aprendizaje automático de Greengrass, también cuenta con la flexibilidad para crear y entrenar un modelo de aprendizaje automático en Amazon SageMaker o para incorporar su propio modelo ya entrenado que se encuentra almacenado en Amazon S3.

Implementación de modelos en su dispositivo conectado con unos pocos clics

La inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass facilita la implementación de su modelo de aprendizaje automático desde la nube hacia sus dispositivos. Con unos pocos clics en la consola de Greengrass, puede encontrar modelos entrenados en la consola de GG, seleccionar el modelo de aprendizaje automático deseado e implementarlo en los dispositivos de destino. Sus modelos se implementarán y ejecutarán en el dispositivo conectado que usted elija.

Desempeño acelerado de inferencia con GPU

La inferencia de ML de AWS Greengrass le da acceso a los aceleradores de hardware, como GPU en sus dispositivos, al incluir el dispositivo acelerador como un recurso de Greengrass local en la consola de Greengrass.

Funcionamiento

Inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass – Funcionamiento

Casos de uso

Procesamiento de video

La inferencia de ML de AWS Greengrass puede implementarse en los dispositivos conectados como cámaras de seguridad, cámaras de tráfico, cámaras corporales y equipos de imagen médica para ayudarlos a realizar predicciones de manera local. Con la inferencia de ML de AWS Greengrass, puede implementar y ejecutar modelos de ML como reconocimiento facial, detección de objetos y densidad de imagen directamente en el dispositivo. Por ejemplo, una cámara de tráfico puede contar las bicicletas, los vehículos y los peatones que pasan por una intersección y detectar cuando las señales de tráfico necesitan ajustarse para optimizar los flujos de tráfico y mantener la seguridad de las personas.

Sector minorista y hospitalidad

Los minoristas, líneas de cruceros y parques de diversiones están invirtiendo en las aplicaciones de la IoT para ofrecer un mejor servicio al cliente. Por ejemplo, puede ejecutar modelos de detección de objetos en parques de diversión a fin de llevar un seguimiento del número de visitas. Las cámaras detectan a las visitas y llevan un conteo constante localmente sin tener que enviar grandes volúmenes de video a la nube, lo que a menudo resulta desafiante debido al ancho de banda de Internet limitado en los parques. Esta solución puede predecir los tiempos de demora en atracciones de parques temáticos y ayudar a mejorar la experiencia de los clientes.

Seguridad

Los fabricantes de cámaras de seguridad están buscando nuevas maneras de lograr que los dispositivos sean más inteligentes y de automatizar las capacidades de detección de amenazas. La inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass puede ayudar a mejorar las capacidades de las cámaras de seguridad. Las cámaras con Greengrass activado pueden controlar instalaciones de manera continua para buscar modificaciones en la escena, como visitas, y enviar una alerta. Las cámaras pueden realizar rápidamente un análisis de la detección de escenas de manera local y enviar los datos a la nube únicamente cuando resulte necesario, por ejemplo, para llevar adelante un análisis adicional a fines de identificar si una visita es un miembro de la familia.

Agricultura de precisión

La industria de la agricultura está incorporando dos grandes cambios. En primer lugar, la población mundial continúa creciendo y demandando alimentos a fin de compensar este fenómeno. En segundo lugar, los cambios climáticos están resultando en condiciones meteorológicas impredecibles que afectan el rendimiento de los cultivos. La inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass puede ayudar a transformar las prácticas de la agricultura y proporcionar nuevos beneficios a los clientes. Las cámaras con tecnología de Greengrass instaladas en invernaderos y granjas pueden procesar imágenes de plantas, cultivos y datos de sensores en el suelo no solo para detectar anomalías del ambiente, como cambio de la temperatura, la humedad o el nivel de nutrición del suelo, sino también para activar alarmas.

Mantenimiento industrial predictivo

Debido al aumento de la presión vinculada con los precios, los fabricantes están buscando nuevas maneras de incrementar el nivel de eficiencia operativa en las plantas de producción. Las demoras en la detección de problemas en la línea de montaje de producción pueden provocar pérdida de tiempo y recursos. La inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass puede ayudarlo a detectar rápidamente problemas y equipamiento con fallas en plantas de producción. Las entradas industriales con tecnología Greengrass pueden monitorear de manera continua los datos de los sensores (por ejemplo, las vibraciones, el nivel de ruido), predecir anomalías y ejecutar acciones relevantes, como el envío de alertas y el corte de energía para reducir pérdidas.

Clientes destacados

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Yanmar usa la inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass como parte de su solución de agricultura de precisión con IoT que incrementa el nivel de inteligencia de las operaciones de invernadero mediante la detección y el reconocimiento automáticos de las principales etapas de crecimiento de los vegetales.

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Los dispositivos con IoT que cuentan con la inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass permiten a DFDS predecir y optimizar la propulsión de barcos, lo que finalmente reduce el consumo de combustible de toda su flota.

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