Google comienza a combinar la tecnología IoT mediante un microchip; y es por esto que el gigante de Internet ha avanzando en el ámbito del hardware y software. Por lo tanto, Google planea llevar sus capacidades de analítica y aprendizaje automático a las redes de borde y al IoT (internet de las cosas).
Todo esto con la finalidad de gestionar de manera individual mejor los datos generados por los dispositivos de la IoT; sin embargo, su creciente auge declarada por la empresa en su conferencia tecnológica Cloud Next. La misma busca fortalecer las tecnologías que lleven a la consolidación de la automatización de las cosas; mediante la IoT, Internet de las Cosas.
Por otra parte, la ampliación de las características de su plataforma de software Cloud IoT a las redes de borde; es el primer paso que ejecutara Google. Además se implementará de segundo lugar; la utilización de un microchip que se integrará en los dispositivos Internet de las Cosas y, su función será procesar los datos que se recopilen.
Arquitectura de IoT
La arquitectura en donde una computadora especializada está muy cerca de los terminales IoT; de esta manera lograr ejecutar el análisis y procesamientos de los datos de dichos terminales, en vez de enviar toda esa información hacia el centro de datos de regreso es conocido como computación de borde.
“Las ventajas técnicas de la computación de borde son secundarias para un factor mucho más humano: los administradores de las implementaciones de tecnología operativa como plantas de fábrica, flotas de vehículos, etc. que se benefician de la tecnología IoT simplemente no se sienten cómodos trasladando una funcionalidad importante de administración y analítica a una nube, incluso a una privada” mencionó el director de investigación de IoT de 451 Research Christian Renaud.
Google y el microchip
El nuevo microchip plateado por Google en Cloud Next es llamado Edge TPU y; ayudará a acelerar el aprendizaje automático mediante el software de IA TensorFlow. “Dependiendo de la efectividad de Edge TPU, esto no solo podría ayudarlos, sino también permitirles adelantarse técnicamente a la competencia”, afirmó Renaud.
Este microchip personalizado de un tamaño micro; el mismo fue diseñado para ejecutar los modelos de aprendizaje automático de TensorFlow Lite de Google específicamente en dispositivos terminales.
El propósito es utilizar dispositivos de IoT para generar predicciones y conocimientos significativos y se espera funcionen de la excelente manera en que Google ofrece. Finalmente, los avances en la tecnología IoT, es fundamental para gestionar dispositivos automatizados.
Fuente: cwv.com.ve
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