Cloud IoT EdgeALPHA

Entrega funciones de IA de Google en el perímetro.

Material gráfico de Lleva la inteligencia

Lleva la inteligencia de Google Cloud al límite

Cloud IoT Edge amplía el eficaz procesamiento de datos y el aprendizaje automático de Google Cloud a miles de millones de dispositivos perimetrales, como brazos robóticos, aerogeneradores y plataformas petrolíferas, para que puedan actuar en función de los datos de sus sensores en tiempo real y predecir los resultados de manera local. Cloud IoT Edge es compatible con sistemas operativos basados en Linux. Consta de dos componentes de entorno de ejecución, Edge Connect y Edge ML, y también aprovecha el chip ASIC de aceleración de hardware diseñado para propósitos específicos de Google, Edge TPUTM.

Material gráfico de Edge IoT Core

Edge Connect

Conecta los dispositivos perimetrales a la nube de manera segura, habilita las actualizaciones de software y firmware, y administra el intercambio de datos con Cloud IoT Core.

Material gráfico de Edge ML

Edge ML

Para aumentar de manera considerable la potencia de procesamiento y la versatilidad de los dispositivos perimetrales, ejecuta las inferencias de AA de los modelos previamente entrenados de TensorFlow Lite de manera local. Esto permite la siguiente ronda de aplicaciones de aprendizaje automático y casos prácticos.

Material gráfico de Edge TPU

Edge TPU

El chip de IA diseñado para propósitos específicos de Google que permite ejecutar los modelos de AA de TensorFlow Lite en el perímetro. Edge TPU ofrece un alto rendimiento por vatio con una pequeña huella, lo que permite un amplio conjunto de casos prácticos. Este acelerador de hardware se complementa con Cloud TPU, que se usa para modelos de entrenamiento en la nube.

Cómo funciona Cloud IoT Edge

Material gráfico del módulo de IoT Edge
Material gráfico de Implementa modelos de AA

Implementa modelos de AA en el perímetro para predicciones más rápidas en tiempo real

Realiza predicciones en tiempo real para aplicaciones de IoT esenciales. Edge ML, compilado en un entorno de ejecución de TensorFlow Lite, usa aceleradores de hardware y CPU, como Edge TPU y GPU, para ejecutar los modelos de aprendizaje automático en el dispositivo que proporcionan predicciones para aplicaciones de IoT esenciales más rápidas que las puertas de enlace de IoT de propósito general; todo mientras se garantiza la privacidad y confidencialidad. Además, Edge ML y Edge TPU se probaron ampliamente para ejecutar modelos comparativos de código abierto de manera nativa, como Inception V3 y MobileNets.

Material gráfico de Mejora la confiabilidad operacional

Mejora la confiabilidad operacional

Almacena, procesa y deriva de manera local la inteligencia de datos en el perímetro, mientras interactúas sin problemas con el resto de la plataforma de Cloud IoT. Esto te permite compilar soluciones de IoT sólidas y listas para las empresas de manera local, sin tener que preocuparte de la conectividad intermitente de la nube. Esto puede ser fundamental para aplicaciones de audio y video que requieren procesamiento en tiempo real y para entregar casos prácticos sin conexión donde los dispositivos no se pueden conectar de manera segura a una red.

Material gráfico de Asegura tus dispositivos

Asegura tus dispositivos y tus datos

Conecta de manera segura tus dispositivos distribuidos a nivel mundial en la plataforma de Google Cloud IoT. Cloud IoT Edge procesa y analiza imágenes, videos, gestos, la acústica y el movimiento de manera local en dispositivos perimetrales en lugar de enviar datos sin procesar a la nube. Este procesamiento perimetral obvia la necesidad de enviar un gran flujo de datos posiblemente confidenciales a la nube. Además, Cloud IoT Edge usa JSON Web Token para autenticar los dispositivos perimetrales con Google Cloud en lugar de depender de la autenticación mutua de una pila de TLS.

Material gráfico de Rentable

Rentable a cualquier escala

Optimiza la integración del costo de tu solución de IoT con una pila de software y hardware integral de Google Cloud IoT. Esta pila integrada usa Cloud IoT Edge, el SO de Linux y Edge TPU para transformar dispositivos perimetrales comunes en puertas de enlace inteligentes y potentes.

Casos prácticos por industria

Manufacturing_Icon@3x Creado con Sketch.

Fabricación

Detecta anomalías en líneas de ensamblaje de alta velocidad que proporcionan advertencias tempranas sobre posibles problemas, lo que te permite adelantarte mediante un mantenimiento predictivo.

Retail_Icon@3x Creado con Sketch.

Venta minorista

Ofrece recomendaciones, ofertas y comunicaciones de productos altamente personalizadas basadas en el comportamiento de los compradores en la tienda.

Automotive_Icon@3x Creado con Sketch.

Industria automotriz

Permite tecnologías inteligentes como la prevención de colisiones, el enrutamiento del tráfico y los sistemas de detección de distracción del conductor.

La plataforma para automóviles conectados de Xee hace que la conducción sea más sencilla, más segura y más económica. Cloud IoT Edge y Edge TPU habilitan las inferencias de AA aceleradas en el perímetro, lo que permite que la plataforma de Xee analice las imágenes y detecte los datos más rápido, detecte posibles riesgos de la conducción, como las condiciones del camino y el desgaste de los neumáticos, y alerte a los conductores con precisión en tiempo real.

Romain Crunelle, director técnico de Xee

Recursos

Explora blogs y videos específicos del aprendizaje automático y de dispositivos perimetrales.

Cómo permitir el aprendizaje automático colaborativo sin datos de entrenamiento centralizados

Aprendizaje automático en el dispositivo: TensorFlow para Android

Desarrollo de un mundo más inteligente con el aprendizaje automático y los datos de IoT

Google Cloud

Cómo comenzar

Cloud IoT Edge Alfa

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Este producto está en versión Alfa. Para obtener más información sobre las etapas de lanzamiento de productos, consulta aquí.

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