Inferencia de ML de AWS IoT Greengrass

Implementación de modelos de machine learning optimizados para ejecutarse en dispositivos AWS IoT Greengrass

AWS IoT Greengrass facilita realizar las inferencias de machine learling localmente en los dispositivos con modelos que están creados, entrenados y optimizados en la nube. IoT Greengrass le da la flexibilidad de usar los modelos de machine learning en Amazon SageMaker o traer su modelo capacitado previamente y almacenado en Amazon S3.

Machine learning usa algoritmos estadísticos que aprenden 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. El modelo permite a un sistema tomar decisiones inteligentes en relación con datos que no encontró anteriormente. Al optimizar los modelos se comprime el tamaño del modelo para que se ejecute rápidamente. Capacitar y optimizar modelos de machine learning requiere grandes cantidades de recursos informáticos, por lo que resulta adecuado para la nube. Sin embargo, la inferencia necesita una capacidad informática mucho menor y a menudo se realiza en tiempo real cuando se encuentran disponibles datos nuevos. 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.

IoT Greengrass le da lo mejor de ambos recursos. Use los modelos de machine learning que están creados, capacitados y optimizados en la nube y ejecute la inferencia de manera local en los dispositivos. Por ejemplo, puede crear un modelo predictivo en SageMaker para el análisis de detección de escena, optimizarlo para ejecutar en cualquier cámara y, luego, implementarlo para predecir actividad sospechosa y enviar un alerta. Los datos recopilados de la inferencia que se ejecutan en IoT Greengrass se pueden enviar de nuevo a SageMaker donde se pueden etiquetar y usar para mejorar de manera continua la calidad de los modelos de machine learning.

Beneficios

Flexibilidad

AWS IoT Greengrass incluye TensorFlow prediseñado, Apache MXNet y paquete Chainer para los dispositivos con Intel Atom, NVIDIA Jetson TX2 y Raspberry Pi de manera que no tenga que crear y configurar un marco de machine learning para sus dispositivos desde cero. Además, funciona con otros marcos conocidos incluidos Caffe2 y Microsoft Cognitive Toolkit. Si usa Amazon SageMaker con IoT Greengrass, los modelos escritos en estos marcos se convierten en código portátil que se ejecutará en cualquier dispositivo para que no tenga que hacer un ajuste adicional en el borde.

Implementación de modelos en sus dispositivos conectados con unos pocos clics

AWS IoT Greengrass facilita la implementación de su modelo de aprendizaje automático desde la nube en sus dispositivos. Con unos pocos clics en la consola de IoT Greengrass, puede encontrar modelos entrenados en Amazon SageMaker o S3, seleccionar el modelo deseado e implementarlo en los dispositivos de destino. Sus modelos se implementarán en el dispositivo conectado que usted elija.

Rendimiento de inferencia acelerado

Mediante la integración con Amazon SageMaker y el compilador de aprendizaje profundo, puede implementar modelos de aprendizaje automático con un tiempo de ejecución optimizado que se ejecuta hasta dos veces más rápido en comparación con el ajuste manual o con los marcos de aprendizaje automático. AWS IoT Greengrass también le da acceso a los aceleradores de hardware, como GPU en sus dispositivos, al suministrar tiempos de ejecución prediseñados para los marcos comunes de aprendizaje automático y los dispositivos de destino, como el panel Nvidia Jetson TX2.

Ejecutar inferencia en más dispositivos

Al usar la integración con Amazon SageMaker, los modelos están optimizados con menos de una décima de superficie de memoria para que puedan ejecutarse en dispositivos de recursos restringidos, como las cámaras de seguridad y los actuadores.

Ejecutar fácilmente la inferencia en los dispositivos conectados

Ejecutar la inferencia de manera local en los dispositivos conectados que se ejecutan en AWS IoT Greengrass reduce la latencia y el costo de enviar los datos del dispositivo a la nube para hacer una predicción. En vez de enviar todos los datos a la nube para llevar adelante la inferencia de aprendizaje automático, ejecute la inferencia directamente en el dispositivo.

Crear modelos más precisos

Con AWS, puede realizar inferencia y registrar los resultados, detectar valores atípicos y enviar datos de regreso a la nube y a Amazon SageMaker, donde se pueden reclasificar y etiquetar para mejorar el modelo de aprendizaje automático.

Cómo funciona

Inferencia de aprendizaje automático de AWS Greengrass – Funcionamiento

Casos de uso

Procesamiento de videos

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

Sector minorista y hotelería

Los minoristas, las líneas de cruceros y los 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. 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. AWS IoT Greengrass puede ayudar a mejorar las capacidades de las cámaras de seguridad. Las cámaras con IoT 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. AWS IoT Greengrass puede ayudar a transformar las prácticas de la agricultura y proporcionar nuevos beneficios a los clientes. Las cámaras con tecnología de IoT 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. AWS IoT Greengrass puede ayudarlo a detectar rápidamente problemas y equipamiento con fallas en plantas de producción. Las entradas industriales con tecnología IoT 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.
Yanmar

AWS IoT Greengrass ayuda a Yanmar a aumentar el nivel de inteligencia de las operaciones de invernadero mediante la detección e identificación automáticas de las principales etapas de crecimiento de vegetales con el fin de producir más cultivos.

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The Electronic Caregiver garantiza un nivel de atención de alta calidad con AWS IoT Greengrass ML Inference y puede utilizar modelos de aprendizaje automático directamente en dispositivos de borde para aumentar la protección de los pacientes.

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Con AWS IoT Greengrass, Vantage Power utiliza modelos de aprendizaje automático en vehículos particulares para detectar fallas de batería con un mes de anticipación.


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