General Comunicaciones - 11 septiembre, 2025
Soluciones Edge AI industriales con alto rendimiento y autonomía
La computación en el borde (Edge Computing) permite ejecutar tareas de inteligencia artificial (IA) directamente en dispositivos locales, reduciendo la latencia y la dependencia de la nube. En entornos industriales, urbanos o móviles, el empleo de Edge AI se traduce en respuestas en tiempo real, mayor fiabilidad y una capa adicional de seguridad, al minimizar el flujo de datos sensibles a través de internet.
¿Qué aporta el Edge Computing (Edge AI) en seguridad y autonomía?
Seguridad
Al procesar datos localmente, no es necesario transmitir información crítica (vídeo, biometría, registros industriales) a servidores remotos, lo que disminuye el riesgo de intercepciones o accesos no autorizados.
Operación sin conexión
En caso de fallos de red o cortes de internet, los dispositivos Edge AI pueden seguir funcionando de forma autónoma, garantizando continuidad de servicio en aplicaciones críticas (vehículos, seguridad perimetral, control de procesos).
Cumplimiento normativo
El tratamiento de datos sensibles en el propio sitio facilita el cumplimiento de regulaciones (GDPR, HIPAA, etc.), al no exponer información personal fuera del perímetro controlado.
Dos arquitecturas para PCs Edge AI
Sistemas basados en NVIDIA Jetson
Los módulos Jetson integran CPU ARM multi‑núcleo y GPU/Tensor Cores en un mismo encapsulado, optimizados para IA embebida.
- Rendimiento por vatio: hasta 275 TOPS en INT8 consumiendo menos de 100 W.
- Tamaño y robustez: módulos fanless o con ventilador de alta durabilidad, aptos para ambientes extremos.
- Ecosistema software: soporte nativo de CUDA, TensorRT y SDKs de NVIDIA para visión y LLMs.
Ejemplo de modelo: BRAV‑7135 con Jetson AGX Orin 64 GB (200–250 TOPS).
Plataformas Intel x86 con GPUs discretas
Las estaciones Edge basadas en arquitectura x86 incorporan procesadores Intel (Coffee Lake, Alder Lake) y ranuras PCIe para instalar GPU de alto rendimiento.
- Flexibilidad de expansión: hasta cuatro ranuras PCIe (PCIe 5.0 y 4.0) para GPUs como NVIDIA RTX 50XX.
- Memoria y E/S: soporte para DDR5, múltiple almacenamiento NVMe y puertos industriales.
- Escalabilidad: desde cargas ligeras de visión hasta entrenamientos ligeros de modelos de lenguaje.
Ejemplo de modelo: BRAV‑7721 con CPU Alder Lake‑S, 1000 W de alimentación y 4 × PCIe.
En ambos casos se trata de equipos industriales diseñados para entornos exigentes (amplio rango de temperatura, entradas de alimentación versátiles y múltiples interfaces de E/S).
El papel clave de los TOPS
Los TOPS (tera operaciones por segundo) cuantifican la capacidad de un acelerador de IA para procesar multiplicaciones y acumulaciones en tareas de inferencia.
- 1 TOPS = 10¹² operaciones por segundo.
- Un valor mayor de TOPS permite ejecutar más redes neuronales simultáneamente o modelos de mayor complejidad.
- Ejemplo práctico: un Jetson Orin Nano (20 TOPS) es adecuado para detección de objetos en drones, mientras que una GPU RTX 5070 (≈1 000 TOPS) gestiona vídeo 4K multipista y LLMs medianos.
Comparativa
| Serie / Modelo | TOPS | Consumo | Expansión GPU | Aplicación recomendada |
| BRAV‑7120/7121 | 20 – 67 TOPS | < 20 W | Módulo integrado | Visión embebida, drones |
| BRAV‑7131/7135 | 200 – 275 TOPS | < 100 W | Módulo integrado | IA intensiva, LLMs locales |
| BRAV‑7720/7721 | 100 – 1000 TOPS | 200 – 1000 W | 4 × PCIe | Workstation IA, renderizado |
| BRAV‑7501/7521… | 100 – 500 TOPS | 150 – 300 W | 2 – 6 × PCIe | Cobots, estaciones de inspección |
Aplicaciones destacadas del Edge AI
Sistemas médicos digitales
Equipa equipos médicos con un “cerebro inteligente”
Integración de PCs embebidos con módulos de IA para ejecutar algoritmos de análisis de imágenes médicas (ultrasonidos, endoscopios, etc.) directamente en el dispositivo, reduciendo la latencia y mejorando la seguridad al no depender de la nube ni de la conexión a internet.
Transporte inteligente
AI Edge de alto rendimiento que potencia el sistema de referencia montado en vehículos
Plataforma de Edge AI para capturar y procesar in situ datos de verdad en el terreno (ground truth) en vehículos, garantizando resultados en tiempo real sin depender de la conectividad remota.
JHCTECH AI Edge potencia vehículos no tripulados de baja velocidad
Solución de inferencia local para vehículos no tripulados de baja velocidad, permitiendo navegación autónoma y toma de decisiones con tolerancia a entornos desconectados.
Vehículo autónomo de desinfección y limpieza para un grupo de autocares
Desarrollo de un vehículo autónomo de desinfección que emplea visión IA para navegación, detección de obstáculos y ejecución de tareas sanitarias en entornos sin acceso continuo a la nube.
Machine Vision / Robotics
Solución inteligente de logística y almacenamiento con AGV
Sistema de robots móviles guiados (AGV) con visión por computadora basada en IA para optimizar rutas, clasificar mercancías y reducir errores en almacenes.
Detección de apariencia y defectos en la industria de procesamiento y manufactura
Inspección automatizada de piezas y líneas de producción mediante redes neuronales para identificar defectos de forma o acabado sin necesidad de conexión a centros de datos externos.
PC empotrado KMDA-3202 para sistema de posicionamiento visual
PC embebido para sistemas de posicionamiento visual en robótica, ofreciendo baja latencia y alta fiabilidad con procesamiento IA directamente en el borde.
Smart Security
Ordenador en caja KMDA-3920 de JHCTECH previene y controla brotes epidémicos
Aplicación de análisis de imágenes termográficas e inferencia en tiempo real para detección de fiebre y control de acceso en puntos críticos, sin depender de la red.
Gestión inteligente de propiedades, promoviendo la construcción de comunidades inteligentes
Sistema de reconocimiento facial en el borde para captura y autenticación instantánea de rostros, optimizado para entornos con requisitos de seguridad y privacidad, sin transferencia de datos fuera del dispositivo.
Artificial Intelligence
Sistema de reconocimiento facial basado en AI Edge
Sistema de reconocimiento facial en el borde para captura y autenticación instantánea de rostros, optimizado para entornos con requisitos de seguridad y privacidad, sin transferencia de datos fuera del dispositivo.
Las soluciones basadas en NVIDIA Jetson destacan por su eficiencia TOPS/W y factor de forma compacto, mientras que los PCs Intel x86 ofrecen expansión y potencia bruta. Ambos cubren sectores como automoción, robótica, manufactura, seguridad y ciudades inteligentes, llevando la inferencia de IA al punto de uso sin depender del cloud.
