Hardware para Inteligencia Artificial
EB5 Edge AI Station es un dispositivo informático de borde con IA de alto rendimiento compatible con 5G y Wi-Fi 6
Motor de inteligencia artificial (IA) Qualcomm® (rendimiento de IA: 15 TOPS)
CPU: CPU Qualcomm® Kryo™ 585, Velocidad de reloj de la CPU: Hasta 2,84 GHz
GPU: GPU Qualcomm® Adreno™ 650
DSP: Procesador Qualcomm® Hexagon™ 698
Procesador de imágenes de IA
Procesamiento de imágenes Qualcomm® Spectra™ 480
Procesador de video con IA
Qualcomm® Adrenoâ„¢ 665 VPU, H264 & compatibilidad con el códec H265; decodificación de video: 8k@60fps; codificación de vÃdeo: 8k@30fps
Hardware IA/Estaciones de IA
Mantenimiento predictivo
Se puede usar para monitorear equipos o sistemas en busca de signos de desgaste y predecir cuándo es probable que fallen. Esto permite programar el mantenimiento antes de que ocurra una falla, lo que reduce el tiempo de inactividad y minimiza el riesgo de reparaciones costosas.
Detección y diagnóstico de fallas
Los algoritmos de IA se pueden entrenar para detectar patrones en los datos que indican la presencia de fallas o errores en un sistema. Al identificar la causa raÃz de un problema, los ingenieros pueden desarrollar soluciones más efectivas para abordar el problema.
Evaluación y mitigación de riesgos
La IA se puede utilizar para analizar grandes volúmenes de datos para identificar posibles riesgos y vulnerabilidades en un sistema. Esto permite tomar medidas proactivas para reducir la probabilidad de fallas o errores.
Pruebas y validación automatizadas
La IA se puede utilizar para automatizar las pruebas y la validación de los sistemas de software y hardware. Esto reduce el riesgo de error humano y garantiza que los sistemas se prueben exhaustivamente antes de implementarlos en el campo.
Optimización energética
La IA se puede utilizar para optimizar la producción y el consumo de energÃa, reducir el desperdicio y mejorar la estabilidad de la red. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los sensores de las centrales eléctricas para identificar patrones y mejorar la eficiencia, y los modelos predictivos pueden ayudar a pronosticar la demanda de energÃa y ajustar el suministro en consecuencia.
Optimización de la cadena de suministro
La IA se puede utilizar para personalizar las experiencias de compra, optimizar las cadenas de suministro y mejorar la gestión del inventario. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar los datos de los clientes para recomendar productos y promociones, y los modelos predictivos pueden ayudar a los minoristas a pronosticar la demanda y reducir el desperdicio.
Mejorar la logÃstica y reducir la congestión del tráfico
La IA se puede utilizar para mejorar la logÃstica y reducir la congestión del tráfico. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden optimizar las rutas y los horarios de entrega, y los modelos predictivos pueden ayudar a predecir los patrones de tráfico y ajustar las rutas en consecuencia.
