Asus IoT lanza un ordenador ultracompacto para la inferencia de IA en la fabricación

Asus IoT, la rama de Asus que proporciona soluciones de Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT), ha lanzado un ordenador ultracompacto para la inferencia de Inteligencia Artificial (AI) en el borde. El nuevo PE1100N utiliza la plataforma NVidia Jetson Orin y presenta un diseño sin ventilador para garantizar un funcionamiento silencioso y funciones de conectividad avanzadas.

Según Asus IoT, el PE1100N es adecuado para su uso en entornos industriales, ciudades inteligentes y sistemas de transporte, ya que ofrece una gran variedad de aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) en sus bordes fácilmente extensibles, como recuento, vigilancia, análisis de tráfico y seguimiento de personas. Su tamaño compacto y su diseño antivibraciones hacen que el PE1100N sea adecuado para soluciones de fabricación inteligente, como vehículos de guiado automático, robots móviles autónomos, inspección óptica automatizada con IA y aplicaciones de robótica.

Asus IoT ha desarrollado el PE1100N para servir directamente al creciente mercado de la fabricación inteligente, en estrecha colaboración con NVidia. Integrado con la plataforma NVidia Jetson Orin para IA en el borde, el PE1100N puede realizar hasta 100 billones de operaciones por segundo (TOPS), con bajo consumo de energía (10-25W), en tareas de aprendizaje profundo y visión por ordenador. Según Asus IoT, esto representa un rendimiento cinco veces superior al de la generación anterior. También logra una eficiencia de fotogramas por vatio hasta 18 veces superior a la de las plataformas tradicionales basadas en x86.

Además, la PE1100N ejecuta modelos de IA y aprendizaje automático, utilizando herramientas estándar de SDK y bibliotecas con mínimos cambios de código. Gracias a ello, la plataforma Jetson Orin puede adoptarse de forma sencilla, lo que facilita la creación y el despliegue de proyectos. La PE1100N también puede funcionar con el SDK de NVidia Isaac Robot Operating System (ROS).

El PE1100N tiene un diseño robusto que incluye un disipador térmico metálico y un chasis de aluminio que permite una refrigeración eficiente y silenciosa y garantiza una estabilidad operativa fiable en un amplio rango de temperaturas (de -20° a 50°C), según Asus IoT.

Viene equipada con una amplia colección de puertos de E/S para diversos fines industriales (LAN, DIO, COM, USB 3.2 y Tipo-A y, en algunos modelos, bus CAN). También cuenta con un puerto de depuración Micro-USB para facilitar el mantenimiento del sistema. Un módulo WiFi y Bluetooth opcional garantiza la conectividad inalámbrica y en la nube, mientras que el conmutador M.2 B puede alojar un módulo para conexión celular 4G/5G. Además, la compatibilidad con soluciones GPS permite un seguimiento preciso y el registro de datos en soluciones de transporte inteligentes.

El PE1100N está disponible en dos tipos distintos, con NVidia Jetson Orin NX o Jetson Orin Nano, para satisfacer diferentes requisitos de rendimiento de IA. También hay una configuración de a bordo para satisfacer peticiones personalizadas.

Más que AIoT, ahora IoT e IA Generativa

Algunos dicen que AIoT funciona mejor como concepto que como palabra de moda. El término AIoT comenzó a aparecer en las publicaciones de las redes sociales en 2019 y creció rápidamente durante los dos años siguientes, pero se estabilizó en 2022, quizás eclipsado por la aparición de la nueva palabra de moda, IA generativa.

¿Y por qué no pensar en IoT combinada con IA generativa? Todavía no se ha acuñado una nomenclatura para este dúo potencial, pero ya hay ejemplos de aplicaciones que incluso van más allá del famoso ChatGPT. Estos casos de uso han sido recopilados en un detallado informe de escenarios elaborado por IoT Analytics. He aquí algunos de ellos:

1. Generación de código para IoT: Los modelos propuestos por la IA generativa pueden ayudar en la creación de aplicaciones IoT, junto con muchos entornos de desarrollo (IDEs) que además ya son compatibles con esta clase de Inteligencia Artificial.

2. Control de robots: la IA generativa puede generar lógica de control y órdenes para robots mediante la captura de datos de movimiento de animales o personas. Así, en lugar de programar movimientos para cada extremidad de los robots, los modelos de IA generativa pueden utilizarse, por ejemplo, para generar movimientos de partes individuales de modo que los robots den pasos más complejos e interconectados. Además, estos modelos pueden ayudar a los robots a entender los entornos en los que operan para alcanzar determinados objetivos.

3. Diseño de productos IoT industriales: la IA generativa puede automatizar el proceso de diseño generando un gran número de opciones capaces de satisfacer requisitos específicos, criterios de rendimiento y restricciones. Combinando la IA generativa y el CAD, los diseñadores e ingenieros pueden crear diseños más eficientes e innovadores.

4. Dispositivos IoT sociales: la IA generativa puede hacer que la comunicación sea “más social” al permitir que los dispositivos respondan a preguntas complejas o que los usuarios se comuniquen con los dispositivos para cambiar su configuración. También puede permitir que los dispositivos generen más respuestas.