Intel publica kits de referencia de Inteligencia artificial y de Internet de las cosas
Intel ha anunciado la publicación del primer conjunto de cuatro kits de referencia de IA de código abierto que han sido desarrollados en colaboración con Accenture y diseñados específicamente para conseguir mayor accesibilidad a la IA. La finalidad de los kits es facilitar la labor de las organizaciones en entornos locales, perimetrales y en la nube.
Estos kits de referencia, elaborados con componentes de la gama integral de software de IA de Intel, permitirán a millones de desarrolladores y científicos de datos introducir la IA de forma rápida y sencilla en sus aplicaciones o dinamizar sus soluciones inteligentes existentes
Doctor Wei Li, vicepresidente y director general de IA y análisis de Intel.
Gracias a la inclusión de código de modelo de IA, instrucciones de canales de aprendizaje automático integrales, bibliotecas y componentes de Intel oneAPI, estos kits traen un mayor rendimiento en diferentes arquitecturas. Cada uno de ellos ofrece distintas capacidades. Están la evaluación del estado de los servicios, el control de calidad visual, los chatbots de clientes y la indexación inteligente de documentos.
El Internet de las cosas en los ferrocarriles
El aumento de la demanda, altas expectativas de los clientes, limitaciones de capacidad e infraestructura heredada son problemas que afectan al sector del ferrocarril. Los operadores pueden modernizar su tecnología e infraestructura principales con la ayuda de la tecnología del Internet de las cosas y la inteligencia artificial, junto a las capacidades de aprendizaje profundo y a la gran cantidad de datos y conocimientos. Con ello se permite a los operadores superar estos desafíos.
Dispositivos inteligentes pueden medir datos importantes generados por trayectos ferroviarios, como son la vibración y la temperatura. También actúan como cámaras para vehículos y estaciones, como sistemas de seguridad, y de señalización digital. Cuando sus datos se utilizan con edge computing, es posible extraer información procesable. La IA también puede utilizarse para ayudar a los operadores de ferrocarriles a conseguir mayor ventaja respecto a otros modos de transporte y prepararse para el futuro.
Estos kits de inteligencia artificial pueden facilitar a operadores de ferrocarriles una transición hacia una red moderna y tecnológica. Combinar tecnologías de centro de datos, redes alámbricas e inalámbricas, seguridad y software es una de las opciones que posibilita. Otra solución centrada en el ferrocarril es una plataforma segura que se despliega en el perímetro e integra las tecnologías de la información y de las operaciones en un único sistema.
Uso de la nube y la IA para la detección de fraudes en el ámbito académico
Webs como El Rincón del Vago demostraron en su día que los estudiantes, i puedne, comparten apuntes y hasta plagian trabajos enteros. Cone l paso a la enseñanza a distancia es necesario impedir que los estudiantes plagien y copien en los exámenes. Esto se ha convertido en un reto para las universidades que ofrecen este tipo de cursos. La universidad a distancia suiza Fernfachhochschule Schweiz lleva 20 años ofreciendo enseñanza a distancia, y pese a ello, no disponía de una forma eficaz y eficiente de vigilar los exámenes a distancia.
Se ha recurrido a una solución de tecnología de vídeo de IA optimizada con la distribución del kit de herramientas OpenVino de Intel para vigilar los exámenes. La solución en Intel DevCloud utiliza la automatización para detectar situaciones de actividad sospechosa durante las grabaciones de los estudiantes cuando realizan los exámenes.
El nuevo sistema extrae los vídeos de actividad dudosa y los reúne en un carrete de dos a cuatro minutos. Posteriormente es revisado por un miembro del profesorado. El sistema asistido por IA libera una cantidad increíble de tiempo para el supervisor, que antes tenía que revisar entre una y dos horas de vídeo de los estudiantes que realizaban los exámenes.
Mejora de la ciberseguridad en las instituciones financieras
Nationwide, la mayor sociedad de crédito hipotecario del mundo y el segundo proveedor de hipotecas del Reino Unido debe de mantener la integridad y seguridad de los datos y cuentas de más de 15 millones de personas. El protocolo de Conocer a los clientes, con el objetivo de ayudar a proteger a las instituciones financieras del fraude y la corrupción; suelen llevarse a cabo con el apoyo de las agencias de crédito. Pero es un proceso lento y muy burocrático.
Para agilizar y mejorar la precisión de este proceso, han empezado a digitalizar su protocolo, comenzando con una prueba de concepto para explorar el aprendizaje automático en conjuntos de datos codificados. Han empleado técnicas de computación confidencial que admiten técnicas de aprendizaje automático y computación en conjuntos de datos sensibles de terceros.
Si bien ha sido un éxito, el resultado de las consultas al trabajar con las experiencias de clientes en el mundo real y la producción no funcionó como se esperaba. Por ello, Nationwide recurrió a la informática confidencial con tecnología Intel Software Guard Extensions, que ofrece un cifrado de memoria basado en hardware, capaz de aislar el código y los datos específicos de la aplicación en la memoria.
Este segundo método basado en Intel SGX permitió descifrar los datos cifrados de forma segura dentro de un enclave. Así puede escalarse más fácilmente que el método anterior. En la actualidad existe un claro argumento para utilizar el intercambio de datos protegidos por Intel SGX con el fin de facilitar la detección y reducción del fraude financiero y el blanqueo de capitales.
