El aumento de la demanda de aplicaciones de IA, robots de servicio y la popularidad del IoT son los principales motores de crecimiento para el mercado del hardware inteligente. El consumo óptimo de energía, una mayor eficiencia y la alta frecuencia de transmisión de datos e instrucciones se convertirán en los principales factores que auguran el incremento de la demanda en un futuro cercano. Se espera que el mercado de IoT, el cual se valoró en 6,44 mil millones de dólares en 2018, crezca hasta los 18,68 mil millones de dólares para 2024 a una tasa compuesta anual de 19,72%.

El nacimiento de los objetos inteligentes

Ha pasado más de una década desde el momento en que la cantidad de dispositivos conectados a Internet superó la cantidad de personas en el planeta. Este hito señaló el surgimiento y el auge del paradigma de Internet de las Cosas (IoT), los objetos inteligentes, que permitieron una nueva gama de aplicaciones que aprovechan los datos y servicios de los miles de millones de dispositivos conectados

Hoy en día, las aplicaciones de IoT están interrumpiendo sectores enteros tanto en entornos de consumo como industriales, incluyendo manufactura, energía, salud, transporte, infraestructuras públicas y ciudades inteligentes.

Sin embargo, a pesar de su escalabilidad e inteligencia, la mayoría de las implementaciones de IoT tienden a ser pasivas con interacciones limitadas con el mundo físico, lo que ha supuesto un serio retroceso en el camino para lograr el mayor potencial del IoT en la próxima década.

Con el fin de habilitar mejores funcionalidades, recientemente se está viviendo el auge y la proliferación de aplicaciones de IoT que aprovechan la inteligencia artificial y los objetos inteligentes.

El hardware inteligente se caracteriza por su capacidad para ejecutar la lógica de una manera semi-autónoma que se desacopla de la nube centralizada. De esta manera, pueden razonar sobre los entornos que los rodean y tomar decisiones óptimas que no están necesariamente sujetas al control central. Por lo tanto, los objetos inteligentes pueden actuar sin la necesidad de estar siempre conectados a la nube. Sin embargo, pueden conectarse convenientemente a la nube cuando sea necesario, para intercambiar información con otros objetos pasivos, incluida la información sobre su estado.

Como se ha comentado, el número de sectores en los que se han implementados dispositivos IoT es amplio y variado, del mismo modo que los objetos inteligentes, entre los que destacan:

  • Robots de asistencia social: que brindan entrenamiento o asistencia a grupos de usuarios especiales, como personas mayores con problemas de motor y niños con discapacidades.
  • Robots industriales: que completan tareas laboriosas (Recolección y embalaje, etc.) en almacenes, pisos de fabricación y plantas de energía.
  • Máquinas inteligentes: que predicen y anticipan sus propios modos de falla, mientras que al mismo tiempo programan acciones de mantenimiento y reparación relevantes de manera autónoma (por ejemplo, pedidos de piezas de repuesto, visitas de técnicos de programación).
  • Los vehículos conectados: que recopilan e intercambian información sobre su contexto de conducción con otros vehículos, peatones y la infraestructura vial, como un medio para optimizar las rutas y aumentar la seguridad.
  • Bombas inteligentes: que funcionan de forma autónoma para identificar y prevenir fugas en la infraestructura de gestión del agua.

La Inteligencia Artificial es uno de los principales impulsores de este nuevo paradigma de implementación de IoT, ya que proporciona los medios para comprender y razonar sobre el contexto de los objetos inteligentes.

Si bien las funcionalidades de la IA han existido durante décadas de varias formas (por ejemplo, sistemas expertos y sistemas de lógica difusa), los sistemas de la IA no han sido adecuados para soportar el hardware inteligente que podría actuar de forma autónoma en entornos abiertos y dinámicos, como plantas industriales e infraestructuras de transporte.

Es probable que esto cambie debido a los avances recientes en la inteligencia artificial basados en el uso del Deep Learning que emplea redes neuronales avanzadas y proporciona funcionalidades de razonamiento similares a las de los humanos.

Durante el último par de años, se han dado las primeras demostraciones tangibles de las capacidades de la IA aplicadas en problemas de la vida real. Por ejemplo, el año pasado, el motor Alpha IA de Google logró ganar un gran maestro chino en el juego Go.

Lo que marcó un hito importante en la Inteligencia Artificial, ya que se usó un razonamiento de tipo humano en lugar de un análisis exhaustivo de todos los movimientos posibles, como era la norma en los sistemas de inteligencia artificial anteriores en entornos similares.

Implicaciones de la convergencia IA y IoT

Esta convergencia del IoT y la IA marca un cambio de paradigma en la forma en que se desarrollan, implementan y operan las aplicaciones del IoT. Las principales implicaciones de esta convergencia son:

  • Cambios en las arquitecturas de IoT:

Los objetos inteligentes operan de manera autónoma y no están sujetos al control de una nube centralizada. Esto requiere revisiones de las arquitecturas en la nube convencionales, que deberían poder conectarse a objetos inteligentes de manera ad-hoc para intercambiar el conocimiento sobre su estado y el del entorno físico.

  • Uso ampliado del Edge Computing:

El Edge Computing ya se implementa como un medio para permitir operaciones muy cercanas al campo, como el procesamiento rápido de datos y el control en tiempo real. También es probable que los objetos inteligentes se conecten al borde mismo de una implementación de IoT, lo que llevará a un uso ampliado del paradigma de la computación de borde.

  • Aplicaciones Killer:

La IA habilitará una amplia gama de nuevas aplicaciones IoT, incluidas algunas aplicaciones «killer» como la conducción autónoma y el mantenimiento predictivo de las máquinas. También revolucionará e interrumpirá las aplicaciones existentes de IoT. Como ejemplo destacado, la introducción de electrodomésticos inteligentes, por ejemplo, lavadoras que se mantienen y ordenan su detergente, en entornos residenciales mantiene la promesa de interrumpir el mercado residencial inteligente.

PdM se perfila como una de las aplicaciones “killer” más importantes para el IoT industrial, que es evidente no solo por sus ahorros potenciales sino también por el aumento de productos y servicios relevantes basados en IoT.

  • Desafíos de seguridad y privacidad:

Los objetos inteligentes aumentan la volatilidad, el dinamismo y la complejidad de los entornos de IoT, lo que llevará a nuevos desafíos de seguridad cibernética. Además, permitirán nuevas formas de comprometer la privacidad de los ciudadanos. Por lo tanto, se necesitarán nuevas ideas para salvaguardar la seguridad y la privacidad en este panorama emergente.

  • Nuevos estándares y regulaciones:

Se necesitará un nuevo entorno regulatorio, dado que los objetos inteligentes podrían cambiar el estado del entorno físico y provocar daños, pérdidas y responsabilidades potenciales que no existen en la actualidad. Asimismo, se requerirán nuevos estándares en áreas como seguridad e interoperabilidad.

Esta necesidad de crear nuevos estándares viene dada principalmente por la cantidad de datos almacenados, tomando como referencia los últimos pronósticos en los que se afirma que la cantidad de datos generados por los dispositivos conectados al Internet de las Cosas aumentará a 41.6 mil millones para 2025, generando 79.4 zettabytes (ZB) de datos.

  • Oportunidades de mercado:

La Inteligencia Artificial y los objetos inteligentes ofrecerán oportunidades sin precedentes para nuevas aplicaciones innovadoras y fuentes de ingresos. Estos no se limitarán a proveedores gigantes y proveedores de servicios, sino que se extenderán a innovadores y PYMES (pequeñas y medianas empresas).

Por ejemplo, la startup Plantae diseña y desarrolla sensores con tecnología inalámbrica para optimizar el riego en agricultura y jardinería profesional. Estos dispositivos utilizan tecnología de radiofrecuencia y GPRS para medir y enviar a la nube en tiempo real datos sobre la humedad, la temperatura y la conductividad del suelo. La información es accesible desde cualquier dispositivo móvil, lo que permite optimizar el riego ahorrando agua y energía.

 

Los sistemas ciberfísicos

La IA es la piedra angular de la próxima generación de aplicaciones de IoT, que exhibirán un comportamiento autónomo y estarán sujetas a un control descentralizado. Estas aplicaciones serán impulsadas por los avances en el Deep Learning y las redes neuronales, que dotarán a los sistemas de IoT con capacidades que van mucho más allá de la minería de datos convencionales y el análisis de IoT.

Estas tendencias serán impulsadas por otros avances tecnológicos, incluidos los Sistemas Ciberfísicos (CPS). Los sistemas CPS representan una clase importante de objetos inteligentes, que se utilizarán cada vez más en entornos industriales.

Son la base de la cuarta revolución industrial que a través de la unión de procesos físicos con sistemas digitales controla y administra los procesos industriales. Actualmente, los sistemas CPS cuentan con inteligencia limitada, que se debe mejorar en función de la llegada y evolución del Deep Learning.

Según los últimos informes, se espera que el mercado global de los Sistemas Ciberfísicos sea testigo de una tasa compuesta anual del 8.7% hasta 2028. En 2017 el mercado tuvo un valor de 55.075,3 millones dólares y se espera que alcance una valoración de 137,566.0 millones de dólares a finales de 2028.

El Blockchain al rescate de nuevo

Por otro lado, la tecnología Blockchain puede proporcionar los medios para gestionar las interacciones entre objetos inteligentes, plataformas de IoT y otros sistemas de TI a gran escala. El Blockchain puede permitir el establecimiento, la auditoría y la ejecución de contratos inteligentes entre objetos y plataformas IoT, como un medio para controlar el comportamiento semi-autónomo del objeto inteligente. Este será el enfoque preferido para administrar el hardware inteligente, dado que esto últimos pertenece a diferentes entidades administrativas y debería poder interactuar directamente de manera escalable, sin la necesidad de autenticarse frente a una entidad confiable como una plataforma de nube centralizada. Gracias a todos los beneficios que ofrece, se espera que el mercado de la unión entre el Blockchain y el IoT alcance los 113,1 millones de dólares, aumentando su valor hasta los 3.021 mil millones de dólares en 2024.

Conclusiones

En términos de posibles aplicaciones no existe límite. La Inteligencia Artificial habilitará aplicaciones innovadoras de IoT que aumentarán la automatización y la productividad, al tiempo que eliminarán los procesos propensos a errores. Gracias a tecnologías innovadoras como los Sistemas Ciberfísicos y el Blockchain, los objetos inteligentes abarcaran un mercado mucho más amplio. Estas tecnologías facilitaran la implantación, proporcionando una mayor seguridad y accesibilidad.

A medida que el IoT continúa expandiéndose, la necesidad de un marco legal que garantice un comportamiento adecuado en la creación, almacenamiento, uso y eliminación de información relacionada con los proyectos de IoT será cada vez más importante. Mientras se asientan estas nuevas vertientes, el hardware inteligente, seguirá demostrando sus ventajas en sectores como el manufacturero o el tecnológico.