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El centro IoT más caro de la década abre operaciones en Europa

Escrito por Julio Serrano en Blog, Ecosistema, Innovación, Startups | 0 Comentarios

29.03.17

IBM WATSON GROUP inauguró en Munich una sede de Internet de las Cosas de 200 millones de dólares, convirtiéndose en la mayor inversión de la compañía en Europa en más de dos décadas.

Se espera que más de 1000 ingenieros y diseñadores de IBM colaboren con clientes y socios en torno a las nuevas posibilidades que la operación ofrece. Watson trabaja con 6000 partners en todo el mundo, según la compañía.

"Esto es más que un corte de cinta o una ceremonia. No es ni siquiera una feria comercial o conferencia. Esto es un momento clave de la industria. Creemos que es un punto de inflexión, y estamos seguros que la mejor manera de utilizar todo el potencial de esta tecnología verdaderamente transformadora es en conjunto ", indicó Harriet Green, gerente general de IBM Watson, en el Genius of Things Summit.

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Como parte de la apertura de las nuevas instalaciones, fueron anunciados varios acuerdos de negocios y tratos con partners, entre los que destacan:

- Asociación con Visa para instalar dispositivos portátiles y conectados en puntos de venta.

- El uso gratuito e ilimitado de la Plataforma IoT de Watson para startups y emprendedores que trabajen con Indiegogo y Arrow Electronics.

-Bosch colaborará para explorar oportunidades industriales.

Algunos clientes se instalarán permanente en las oficinas de IBM en Munich. Los empleados de BMW trabajarán en el nuevo centro para introducir el control de voz Watson en los coches y explorar maneras de crear experiencias personalizadas.

Y así un gran número de otras empresas utilizarán las nuevas dependencias de la compañía para trabajar en pos de transformar a Munich en una ciudad completamente interconectada. Sin duda se espera que esta situación sea replicada por otros gigantes de la industria en diferentes partes del mundo, levantando procesos de innovación abierta y dotando a las ciudades de los dispositivos y tecnología necesaria para llegar a convertirse en las smart cities esperadas que mejoren la calidad de vida de la personas.

El futuro está en las manos de los sensores, datos y la nube

Escrito por Julio Serrano en Apps & Software, Blog, Hardware, Diseño & Makerspace, High Tech, Tech | 0 Comentarios

22.03.17

El surgimiento y auge del Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés), las analíticas utilizadas en esos datos y la forma en que la nube puede ser usada para impulsar el valor y manipulación de una amplia gama de "cosas", son temáticas que deben ser investigadas y explicadas dada su relevancia actual.

El tema es claramente importante debido en parte al crecimiento en el mercado que han tenido el IoT y Big Data. Una gran cantidad de datos disponibles especulan la tasa sobre la cual el mercado mundial puede seguir creciendo. The International Data Corporation estima, por ejemplo, que el mercado del Internet de las Cosas, de 700 mil millones de dólares en 2015, crecerá a 1.70 billones en 2020. Además, Gartner indica que el número de dispositivos conectados aumentará alcanzando los 20,8 millones para el mismo año.

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Los sensores están impulsando una explosión de data

Paremos un momento y consideremos dónde actúan los sensores a nuestro alrededor. Las personas pueden administrar y ejecutar sus negocios desde sus celulares, los vehículos están equipados con dispositivos de diagnóstico y control de clima, las casas tienen controles y medidores inteligentes, las fábricas se han convertido en lugares con sensores enlazados a medida que se automatizan, y así la interminable lista suma y sigue.

Los datos recolectados desde dispositivos conectados tienen cada vez más analíticas integradas para abordar una variedad de problemas tales como:
  • Monitoreo de la Salud en el Hogar: rastrear los signos vitales del paciente y sus movimientos alrededor del hogar y enviar alertas a la familia / médicos / hospitales, si ocurren eventos anormales.
  • Monitoreo de Energía: a nivel macro, las utilidades pueden mejorar la eficiencia de la red nacional y la generación de energía. A un nivel micro, los dispositivos domésticos pueden apagarse o colocarse en modo de espera cuando no estén en uso.
  • Gestión de activos: supervisar el estado de los dispositivos en fábricas o lugares de difícil acceso (por ejemplo minas, parques eólicos). Analizar datos y proporcionar diagnósticos en dispositivos para predecir fallas y construir programas de mantenimiento predictivo.
  • Conducción más segura: conectar vehículos para conocer el tráfico vial, monitorear el desempeño del auto y el conductor, ofrecer primas de seguro más bajas para conductores seguros e impulsar la innovación hacia vehículos más eficientes e incluso sin conductor.
  • Logística: rastrear paquetes y contenedores, proporcionar tiempos de llegada estimados a los clientes e identificar los centros de distribución de personal donde las cargas de trabajo son mayores.
  • Medio Ambiente: aprovechar los sensores meteorológicos y de calidad del aire para predecir cuándo la contaminación puede causar problemas en los puntos críticos de la ciudad, monitorear los cambios en los niveles de agua y localizar y rastrear los datos a áreas geográficas más seguras para una mayor precisión en las previsiones locales.
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Construyendo soluciones IoT para permitir análisis

Cuando se construyen soluciones para usar todos los datos disponibles hay múltiples consideraciones, que en su conjunto, introducen problemas únicos con soluciones a través del Internet de las Cosas.
  • Velocidad: Los datos se mueven normalmente en tiempo real y necesitan ser analizados con la misma simultaneidad. Las soluciones en 'streaming' para identificar cambios en los patrones de datos pueden utilizarse en bucles de retroalimentación para cambiar el funcionamiento de los dispositivos. Por ejemplo, se puede activar un interruptor para liberar presión, basándose en los datos de un sensor que empiezan a mostrar lecturas atípicas o fluctuaciones de presión. Si se hace en tiempo real, esto puede evitar un fallo potencial grave en un gas o oleoducto.
  • Volumen: Las soluciones IoT pueden reunir una variedad de datos diferentes desde vídeo, audio, vibración, temperatura, presión, humedad y más. Todas estas fuentes necesitan ser manejadas, y los datos derivados deben ser analizados apropiadamente. Esto puede resultar en enormes cantidades de procesamiento de información, un caso genuino de uso de Big Data.
  • Ubicación: Los sensores pueden estar en cualquier lugar, y a menudo son móviles. Las redes pueden ser complejas y sus capacidades deben ser cuidadosamente consideradas. En el límite de la red, donde es posible que ocurran inestabilidades debido a problemas ambientales, debe ser incorporada la tolerancia a fallos. La necesidad de agregar datos o construir analíticas para reducir la carga en cualquier punto central, podría ser requerida.
  • Estándares: Actualmente hay muchas maneras en que los sensores de datos pueden comunicarse a un punto central. Bluetooth, Wi-Fi, 2G, 3G y 4G son formas comunes. Todos son útiles y necesitan ser administrados a través de una solución IoT.
  • La Nube: Los sistemas principales que se utilizan para analizar los datos derivados por medio del IoT, se encuentran en la nube. La demanda de recursos variará con el tiempo y los requisitos de procesamiento para modelar, predecir, simular y visualizar el historial almacenado se podrían gestionar desde un punto único.
  • Integración: Las soluciones IoT a menudo necesitan mucho más que sólo datos basados ​​en sensores para ser útiles. Es posible que también sea necesario incorporar informes de ingenieros en sistemas de gestión de contenido, ERP (programación) y sistemas de gestión de activos dentro de la empresa. Esto requiere la integración de todos los componentes en el sistema.
  • Seguridad y privacidad: No es fácil mantener la seguridad de un conjunto de dispositivos que se distribuyen geográficamente, utilizando potencialmente distintos estándares y redes. La privacidad y seguridad pueden ser el problema más difícil para solucionar mediante el IoT.
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Analíticas IoT en la nube

Todos los datos resultantes desde estos dispositivos, deben fluir en una solución basada en la nube para su análisis. Así, la nube se convierte en el "cerebro" de una solución IoT. Ésta nos permite tomar medidas respecto a los datos recopilados, incluyendo informes simples, modelos predictivos, simulación de resultados diferentes para probar hipótesis y sistemas de bucle cerrado que se comuniquen con dispositivos para detener procesos fallidos y / o solucionar problemas automáticamente.

La nube contiene toda la información histórica de los sensores, y puede integrarla con datos de sistemas tradicionales como ERP, gestión de activos y otras formas de data. Una solución IoT incorpora todas las formas de sistemas - Sistemas de registro, Sistemas de contratación, Sistemas de automatización - para ofrecer información al negocio.Screen Shot 2017-01-24 at 9.17.57 AM

El Internet de las Cosas ha abierto una nueva gama de análisis para administrar los datos de una multiplicidad de fuentes que hace 10 años no se consideraban. La llegada de los sensores de baja potencia y su fácil uso, junto con varios años y vidas registradas, significa que casi cualquier cosa que podamos pensar, un día será analizada mediante instrumentos. El aumento continuo de la información y la necesidad de darle sentido a todo esto, crea una demanda de almacenamiento y sistemas, y los costos resultantes, pueden ser mejor gestionados en la nube.

Con información de IBM y Gartner

IoT y Big Data: ¿Qué oportunidades presentan en conjunto para las empresas?

Escrito por Julio Serrano en Blog, High Tech, Innovación, Tech | 0 Comentarios

02.03.17

Según datos de IDC, el gasto en IoT en 2016 fue de $737 mil millones, con una tasa anual de crecimiento de 15.6%, lo que elevaría la cifra a $1.29 trillones en 2020. Eso no es sorprendente, ya que las previsiones de incremento masivo en gastos para 'Internet de las Cosas' existen en todas partes. Mientras que el consumidor IoT a menudo apunta donde está el hype, gran parte del gasto actual está en empresas, manufactura, transporte y servicios públicos, representando el 44% del gasto de 2016.

Otro gran mercado es el 'Big Data'. De acuerdo a IDC, el gasto en esta vertical crecerá más de un 50% desde 2015, llegando a más de 187.000 millones de dólares en 2019, donde los grandes consumidores estarán en las industrias manufacturera y bancaria. Por lo tanto, no existen muchas dudas sobre el crecimiento y expectación que representan el IoT y los 'datos masivos'. El 'Internet de las Cosas' es mucho más que conectar sensores o dispositivos, también es un mecanismo para recopilar y distribuir datos. La industria manufacturera está viendo el tremendo potencial para automatizar los flujos de trabajo a través de sus procesos de fabricación. La pregunta es, una vez que salga de la fabricación, ¿qué tipos de oportunidades habrá en la empresa para la intersección de IoT y 'Big Data'?

"En un contexto empresarial, el valor es el potencial del IoT para gestionar interacciones dentro de esta compleja estructura de nuevos sensores, dispositivos, dispositivos móviles, aplicaciones e infraestructura física", comentó Chris Witeck (Principal Technology Strategist en Citrix), en el portal IoT Agenda.

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Chris Witeck, Principal Technology Strategist en Citrix

La intersección de IoT y Big Data

IoT y el rápido incremento de dispositivos, sensores y cosas, representan una tremenda oportunidad de conectar todo, y se espera una gran generación de valor a raíz de estas nuevas conexiones. Las preguntas que surgen son ¿qué hacer con todos los datos generados por estas conexiones? ¿Desbloquearán nuevas oportunidades y ayudarán a resolver problemas no resueltos? Y ¿Cuándo y dónde empezarán las empresas a utilizar este potencial? Resulta que muchas empresas han comenzado. Según 451 Research, el 71% de los líderes en TI ya están recolectando datos para las iniciativas de IoT. Una gran ventaja de esta vertical es la capacidad de recopilar fácilmente datos en todas las partes de la organización, incluyendo sectores que históricamente no se han tratado tanto entre sí.

"El IoT ofrece interacciones entre industrias a un nivel de datos. Los CIO deben recordar que los datos son en última instancia independientes de la plataforma, y que la 'data science' también está ahora disponible como un servicio", dice Ian Hughes, analista en 451 Research.

Recoger los datos es la parte fácil, utilizarlos es lo difícil. Según Forrester, sólo el 33% de las empresas están aprovechando los datos que recopilan para obtener cualquier tipo de información útil. El beneficio real de la analítica para la empresa será aprovechar los datos recopilados en toda la organización.

El 'Internet de las Cosas' proporciona en muchos casos una manera más fácil de resolver problemas. El primer paso para utilizar el IoT y 'Big Data' en una empresa, es asegurar líneas abiertas de comunicación en todos los departamentos. El siguiente paso es averiguar qué problema comercial a abordar. Un área en la que vale la pena invertir, es la vinculación entre estas verticales con una estrategia de seguridad para la empresa, por ejemplo.

Con información de zdnet, IoT Agenda, informationweek, automationworld y businesswire

¿Podrá la Inteligencia Artificial de las Cosas-AIOT reemplazar algún día al operario humano?

Escrito por Julio Serrano en Apps & Software, Blog, High Tech, Tech | 0 Comentarios

16.12.16

Las venideras plataformas de Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) serán aquellas que transformen a los objetos conectados en cosas que puedan 'pensar' y ser capaces de 'aprender'. Imaginemos un smartwatch que no sólo pueda predecir algunos síntomas que avisen un inminente ataque al corazón, sino que también pueda detectar cuando un hacker esté intentando ingresar a tus datos personales, ¡por medio de tu reloj inteligente!

La mejor forma de incrementar las 'cosas con cerebro', es mejorarlas vía Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés). El nombre que se le da a la fusión de ambos conceptos es Inteligencia Artificial de las Cosas (AIOT, por sus siglas en inglés).

Este año se han registrado cifras nunca antes vistas en materia de inversión en AI, donde Estados Unidos lidera las recaudaciones con US$ 1.500 millones. Se espera que los frutos de estas inversiones puedan verse en la cotidianidad de las personas prontamente... Para entender dónde la AI jugará un rol importante, es necesario entender a qué estamos llamando Inteligencia Artificial y qué no lo es.

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La Inteligencia Artificial es un algoritmo nutrido por modelos estadísticos que permiten "aprender" por medio de la retroalimentación. Por lo mismo, en vez de tener modelos determinados donde el algoritmo actúe bajo reglas predefinidas sobre las cuales basar sus decisiones, se aplican otros modelos.

Un ejemplo es Google. El gigante de Mountain View utiliza una técnica llamada 'Deep Learning'. El Deep Learning toma conceptos básicos de la AI y los enfoca en la resolución de problemas del mundo real, a partir de redes neuronales profundas que imitan la forma en que nuestro cerebro toma decisiones. Es decir, emplea los datos que conoce para tomar decisiones sobre datos nuevos. Por eso, es una de las tecnologías más similares al funcionamiento cerebral humano.

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Por lo tanto, gran parte del proceso está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Los modelos ya no son determinantes y, dada esa lógica, puede ser que la forma en que el uso de la AI ayude a tomar una decisión, tenga una mayor dificultad y consecuencias inesperadas. Tal como sucedió con el chatbot Tay de Microsoft, el que se volvió racista luego de pocas horas analizando las publicaciones en Twitter.

¿Se convertirán las herramientas basadas en AI en máquinas omniscientes? Actualmente no hay chance, principalmente porque el desarrollo de estas se realiza en dominios específicos para impedir que se aplique el conocimiento en otros contextos.

Entonces, ¿cómo potenciará la AI al IoT? 

Una de las industrias más probables es la manufacturera, que actualmente está gastando grandes sumas de dinero en el desarrollo del Internet de las Cosas. El uso que le dan a la AI es principalmente para tareas de mantenimiento predictivo. Esto es lo que llamamos 'Machine Learning'.

Si el mantenimiento predictivo es tan importante, ¿por qué no se ha adoptado completamente todavía? Bueno, hay algunos obstáculos. La falta de sensores confiables para monitorear el desempeño y el comportamiento de las máquinas es uno, los desafíos de conseguir una conectividad confiable en las operaciones de la planta de trabajo es otro. Ambos son pre requisitos para recopilar los datos que son necesarios al momento de probar los modelos estadísticos.

Luego, podemos añadir, existe una falta de modelos estadísticos que puedan predecir el comportamiento. Esto se produce, en gran parte debido a la escasez de científicos de datos que pueden construirlos y probarlos. Y el mundo real es complejo; las máquinas están en todas partes y trabajan bajo diversas condiciones. Por ejemplo, la vibración de una máquina se verá influenciada por el tipo de suelo en el que se encuentre (un piso de madera influirá en las medidas de manera a lo que lo hará uno concreto).

Es altamente probable que los modelos deterministas sean insuficientes para hacer frente a las situaciones anteriores expuestas de manera efectiva, y la única manera de abordar estos desafíos (hasta ahora) será por medio de la Inteligencia Artificial y los enfoques de análisis en tiempo real.