Rockets to Retail: Intel Core Ultra Ofrece Edge AI para Gestión de Video
En Intel Vision, Network Optix estrena un prototipo rápido de lenguaje natural para redefinir la gestión de video, ofreciendo a las industrias información y eficiencia más rápidas impulsadas por la IA. En la superficie, los fabricantes aeroespaciales, centros comerciales, universidades, departamentos de policía y fabricantes de automóviles podrían no tener mucho en común. Pero cada uno usa y administra colectivamente cientos o miles de cámaras de video en sus propiedades. Otra cosa que tienen en común es Network Optix. La compañía global de desarrollo de software, con sede en Walnut Creek, California, se especializa en el desarrollo de plataformas que permiten a las industrias administrar, registrar y analizar grandes cantidades de datos de video. Trabajando con Intel, Network Optix ha optimizado su software con Intel® Core™ Ultra 200H serie de procesadores en mente. Con unidades de procesamiento central robustas (CPU), unidades de procesamiento neuronal integradas (NPU) y unidades de procesamiento de gráficos (GPU), los procesadores Intel, con nombre en código Arrow Lake H, están diseñados para manejar este tipo de IA compleja en el borde. Kit de Prensa: Visión Intel 2025 IP, o protocolo de Internet, las cámaras transmiten y reciben datos a través de una red informática. Son las cámaras de vigilancia típicas que puedes ver en edificios gubernamentales, alrededor de centros comerciales o en campus universitarios. Se alimentan en una base de datos central que un guardia de seguridad o centro de operaciones puede monitorear. La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que las empresas y organizaciones piensan y usan los datos de video que van mucho más allá de la seguridad. Con AI, las cámaras a lo largo de las líneas de ensamblaje de fabricación pueden contar productos y decirle a las empresas cuántos se producen por día y cuándo se empaquetaron. Los modelos de IA pueden alertar a los gerentes sobre dónde podría estar disminuyendo la producción o cuándo y cómo ocurren los defectos. Y la visión de la cámara de IA orientada a la salud y la seguridad puede establecer alertas cuando los empleados no usan el equipo de protección adecuado. Procesamiento en el Borde Hace la Diferencia El software Network Optix puede procesar todos estos datos de video en la nube, pero las grandes ventajas y la velocidad se ven a través de un servidor en las instalaciones, aprovechando la eficiencia energética y el rendimiento general de los procesadores Intel Core Ultra 200H que fueron diseñados para aplicaciones de IA de borde. A diferencia de los grandes centros de datos con infraestructura de IA dedicada, las implementaciones de IA de borde deben integrarse sin problemas en sistemas de TI preexistentes en entornos con limitaciones de espacio, baja potencia y sensibles a los costos. No solo están procesando IA allí, sino también las cargas de trabajo de cómputo, video y gráficos. “Puedes buscar todo un año de datos en varios segundos,” dice James Cox, vicepresidente de Desarrollo de Negocios de Network Optix. “Fue un punto doloroso para el cliente que tomó mucho tiempo cargar un archivo y mirarlo. Los sistemas antiguos tardaron en agregar datos en todo el mundo para una empresa global.” La tecnología Network Optixirs está diseñada para ser altamente escalable y capaz de manejar un gran número de cámaras y grandes cantidades de datos de video. La compañía actualmente tiene clientes que utilizan colectivamente 4.5 millones de cámaras a nivel mundial en todo su sistema. “Si intentaste ejecutar IA en la nube o en otro lugar que no fuera tu local, estarías transmitiendo muchos datos a la nube. Es de unos 5 megabytes por cámara por segundo. Si tienes cien cámaras, ahora estás empujando 500 megas constantemente a la nube, y muchos sitios tienen miles de cámaras, por lo que no es factible, dice Cox. “Al ejecutarlo en el borde, lo conviertes en datos puros, y luego puedes ver todo eso y recibir alertas en él.” ¿Esos fabricantes aeroespaciales? Son algunos de los clientes más grandes de Network Optixia. Piense en el lanzamiento de un cohete … y la cantidad de cámaras necesarias para proporcionar una transmisión en vivo ininterrumpida de todas las áreas del cohete a los ingenieros y la sala de control. La información en tiempo real que capturan es crucial para un lanzamiento exitoso. En su demostración en Intel Vision, esta imagen de captura de pantalla del prototipo de mensaje de lenguaje natural de Network Optix, que utiliza un procesador Intel Core Ultra 265H, muestra varias búsquedas de video diferentes a la vez. Las imágenes en el medio muestran cuadros de límite o clasificación de objetos donde la IA ha detectado y marcado automóviles, una persona, un autobús, una moto y un semáforo en dos videoclips. Los cuadros de texto CLIP Prompt en las otras imágenes muestran solo los videoclips donde el modelo AI ha encontrado lo que se buscó. En estos casos de ejemplo, “autos negros y rojos” era una búsqueda, “autos que no se estrellaban” era otra búsqueda, así como “room.” (Crédito: Network Optix) An image from Network Optix’s AI video management platform shows a prompt search screen where the user enters text of what they’re searching for or want to be alerted about. Prompt 1 is a search for “highway with cars” and prompt 2 is “men working at construction site,” which is the example video clip. The CLIP Prompt text box on the image tells the user it recognized the construction workers through object classification of human faces. (Credit: Network Optix) El menú Reglas de eventos en los modelos Network Optix AI permite al usuario realizar un escenario if-this-then-that. Esta captura de pantalla muestra a un usuario seleccionando una superposición de texto, donde el mensaje CLIP mostrará lo que se estaba buscando a través de una superposición de texto simple en el videoclip. El menú muestra otras opciones disponibles, incluidos los clips de marcadores, la configuración de una grabación de dispositivo cada vez que se encuentra el término de búsqueda o el envío de una notificación por correo electrónico, móvil o de escritorio. (Crédito: Red
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