SYS-002 // EDGE AI COMPUTING

Inteligencia Operacional Distribuida

Modelos entrenados que corren directamente sobre el equipo que genera el dato: cámaras, sensores de planta, drones y flotas. Decisiones en milisegundos, sin depender de la nube ni de una conexión estable.

Agendar Diagnóstico Edge
<10 ms Latencia típica de inferencia local en visión por computadora, sin viaje de ida y vuelta a la nube.
0 Dependencia de conexión permanente. El dispositivo sigue decidiendo aunque el enlace se caiga por horas o días.
int4 / int8 Cuantización de modelos para que corran en hardware de bajo consumo y costo accesible para una PYME.
24/7 Operación continua con sincronización diferida: cuando vuelve la red, solo viajan los eventos, no el video crudo.

Autonomía Desconectada

Llevamos la capacidad de cómputo hasta donde ocurre la operación: la planta industrial, la finca, el almacén o la flota remota. En Puerto Rico y el Caribe, donde un apagón o un huracán deja sin enlace a un sitio completo, la inferencia local es la diferencia entre seguir operando y quedarse a ciegas.

◉ ZERO-NET

Operaciones D-IL

Funcionalidad completa en ambientes Desconectados, Intermitentes y de Limitado ancho de banda. Los modelos hacen inferencia de manera local con memoria comprimida.

  • Micro-modelos cuantizados (int4/int8)
  • Sincronización diferencial on-demand
  • Resiliencia ante ataques cibernéticos
  • Cifrado asimétrico local de hardware
◉ CV-PROCESS

Visión Computacional Táctica

Reconocimiento de patrones complejos en transmisiones de video en vivo (EO/IR) en tiempo real con latencias menores a 10ms.

  • Clasificación de anomalías industriales
  • Tracking multi-objetivo en tiempo real
  • Fusión de sensores Lidar + Ópticos
◉ FED-LRN

Aprendizaje Federado

Los dispositivos Edge aprenden de las variaciones de su entorno y comparten métricas de modelo de forma segura sin transmitir raw data a la sede central.

  • Actualización en red tipo enjambre
  • Zero-Trust Data Protection
  • Entrenamiento distribuido asíncrono

Hardware Agnóstico

Integración con Nvidia Jetson, TPU de Coral, o placas customizadas FPGAs en factores de forma micro.

Edge Sensor
Micro-Compute Unit
Global AI Core
DRONES (UAV)
SATÉLITES LEO
VEHÍCULOS AUTÓNOMOS
ROBÓTICA INDUSTRIAL

Dónde el borde paga solo

Casos concretos que el borde resuelve en operaciones industriales, agrícolas y logísticas de Puerto Rico y LATAM. Empezamos por un sitio, un turno y un problema medible.

UC-01

Control de calidad en línea de producción

Una cámara sobre la banda transportadora clasifica defectos, etiquetas mal colocadas o envases fuera de tolerancia mientras la pieza avanza. El modelo corre en el equipo de planta, así que el rechazo ocurre en el mismo ciclo y no en la auditoría del día siguiente.

UC-02

Seguridad y control de acceso en sitios remotos

Subestaciones, torres, almacenes y fincas sin fibra ni personal permanente. El nodo analiza el video localmente y solo transmite el evento —intrusión, vehículo no autorizado, equipo en zona restringida— por enlace celular o satelital de bajo ancho de banda.

UC-03

Mantenimiento predictivo de maquinaria

Sensores de vibración, temperatura y consumo eléctrico alimentan un modelo que corre junto al motor. Detecta la desviación antes de la falla y levanta la orden de trabajo, sin enviar millones de lecturas por segundo a un servidor central.

UC-04

Flotas y logística de última milla

Cámaras y telemetría a bordo evalúan conducción, carga y estado del vehículo en ruta. La unidad decide y alerta al conductor en el momento; el resumen se sincroniza cuando el vehículo vuelve al patio o entra en cobertura.

UC-05

Continuidad operativa ante eventos climáticos

En temporada de huracanes, el enlace es lo primero que se pierde. Los nodos edge siguen registrando, clasificando y accionando en modo autónomo, y reconcilian el histórico completo con la plataforma central cuando se restablece la comunicación.

Cómo lo desplegamos

Un proyecto edge no empieza comprando hardware. Empieza acotando la decisión que hoy se toma tarde, mal o a mano.

FASE 01

Diagnóstico del sitio

Levantamos qué sensores, cámaras y controladores ya existen, cómo es la conectividad real del sitio y qué decisión operativa queremos automatizar primero. Salimos con un alcance cerrado y una métrica de éxito acordada.

FASE 02

Piloto en un nodo

Entrenamos y cuantizamos el modelo con datos de tu propia operación, lo instalamos en un solo equipo y lo corremos en paralelo al proceso actual. Comparamos su criterio contra el del equipo humano antes de darle control de nada.

FASE 03

Escalado y operación

Replicamos la configuración al resto de los nodos, conectamos las alertas a los sistemas que tu equipo ya usa y dejamos el ciclo de reentrenamiento andando. Tú mantienes la propiedad de los datos y de los modelos.

Pon la inteligencia donde ocurre la operación.

Agenda una consulta de 30 minutos: revisamos tu sitio, tu conectividad y qué decisión conviene mover al borde primero. Sin compromiso y sin cambiar tus equipos actuales.