Caso de uso #MACHINELEARNING #IoT #EDGE #AI

Detección de equipamiento mediante
AI y Edge Computing

IA en entornos de trabajo industriales

En entornos industriales es necesaria la utilización de equipamiento de seguridad para la realización de determinadas tareas. La no utilización del mismo puede incrementar la siniestralidad y el impacto de los accidentes laborales. La mayoría de los sistemas de control actuales (manuales) son costosos y no son tan efectivos como se desea.

Nuestro cliente, una compañía líder en su sector, se plantea sustituir los mecanismos de control manuales por soluciones basadas en modelos de Deep Learning y probar su efectividad en entornos reales. Su equipo de Data Science ha desarrollado un primer modelo de reconocimiento de imágenes y, en colaboración con Keepler, convierten ese modelo en una solución de aplicabilidad real en sus instalaciones.

Productivización de la solución

Como parte de una Prueba de Concepto (PoC) interna, los científicos de datos del cliente desarrollaron un modelo de deep learning para el reconocimiento de imágenes que sería el núcleo central de la solución. El reto para Keepler fue convertir ese ejercicio «de laboratorio» en una solución productiva, configurable, escalable y sencilla de desplegar en las distintas instalaciones.

Un equipo multidisciplinar de Keepler creó una solución SaaS (Software as a Service) con una arquitectura cloud serverless y desplegando los modelos IA en el Edge para conseguir la máxima eficiencia al menor coste de operación. La solución analiza las imágenes en tiempo real y envía alertas, vía email y SMS, cuando se detectan incidencias, en este caso, trabajadores sin el equipamiento necesario. A través de una interfaz web muy sencilla, es posible añadir nuevas «ubicaciones», nuevos dispositivos o nuevos usuarios, así como gestionar los existentes.

El equipo de Keepler adaptó el modelo de deep learning para su ejecución en diferentes dispositivos de entrada (AI en el Edge). En la primera versión de la solución, se pueden utilizar tanto dispositivos específicos (AWS Deeplens) como otros de propósito general (Nvidia Jetson Nano). Para garantizar su ejecución en cualquier entorno, se desplegó también en un contenedor Docker.

  • El modelo de reconocimiento de imágenes se entrenó y refinó usando un sandbox de ciencia de datos en cloud.
  • Para conseguir el mejor resultado al menor coste el modelo, se desplegó para su ejecución en local en dispositivos compatibles. En este caso, el modelo se adaptó a una cámara AWS Deeplens a un módulo Nvidia Jetson Nano y también se desplegó en un contenedor Docker.
  • Se utilizaron las best practices de aplicaciones SaaS del proveedor cloud elegido para asegurar que la aplicación aprovechara todos los beneficios de la nube pública (escalabilidad, seguridad, resiliencia, coste reducido).

Beneficios

  • Funcionamiento del sistema 24×7.
  • Sencillo despliegue de cámaras adicionales para cubrir nuevas áreas a un coste incremental reducido.
  • La solución permite el despliegue sencillo de modelos adicionales de deep learning, lo que facilita monitorizar diferentes equipamientos o adaptarla a otros usos.
  • Contención de costes de operación gracias al uso de IA en el Edge y arquitectura Serverless.
  • Las incidencias se almacenan, posibilitando la elaboración de estadísticas para los departamentos de Seguridad o PR, y modelos predictivos en el futuro.
  • La solución es abierta y permite la conexión con otras aplicaciones corporativas para establecer correlaciones siniestralidad / equipamiento de cara a adoptar medidas correctoras.
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Keepler es una empresa boutique de servicios profesionales tecnológicos especializada en el diseño, construcción, despliegue y operaciones de soluciones software de Big Data y Machine Learning para grandes clientes. Utiliza metodologías Agile y Devops y los servicios nativos de la nube pública para la construcción de sofisticadas aplicaciones de negocio centradas en datos e integradas con diversas fuentes en modo batch y tiempo real. Es nivel Advanced Consulting Partner y cuenta con una plantilla técnica en la que el 90% de sus profesionales están certificados en AWS. Keepler actualmente trabaja para grandes clientes en diversos mercados, como servicios financieros, industria, energía, telecomunicaciones y media.

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