Inferencia "cloud-to-edge" para ciudades con IA más inteligentes

Procesamiento más rápido para obtener información en tiempo real

Las ciudades modernas están salpicadas de cámaras de vídeo (mil millones de ellas estarán en uso para 2020) y esas cámaras están generando una enorme cantidad de datos todos los días. El deep learning es la mejor manera de convertir estos datos de vídeo en información procesable, y la inferencia basada en la GPU es la única manera de hacerlo en tiempo real. Las ciudades impulsadas por la plataforma NVIDIA Metropolis son cada vez más inteligentes y seguras para todos, desde conductores y peatones hasta minoristas y compradores.

Inferencia completa de GPU

INFERENCIA COMPLETA DE GPU

La extracción de información valiosa y procesable de grandes cantidades de datos de vídeo requiere inferencia del perímetro a la nube. NVIDIA Metropolis utiliza el bajo consumo de NVIDIA® Jetson™ en cámaras y dispositivos en el perímetro, la computación masiva de servidores NVIDIA Tesla® en la nube y el NVIDIA DeepStream SDK basado en NVIDIA TensorRT™ para ofrecer una solución completa de análisis inteligente de vídeo.

IA para dispositivos embebidos

IA PARA DISPOSITIVOS EMBEBIDOS

La plataforma NVIDIA Jetson ofrece la mayor velocidad de transmisión y el mejor rendimiento por vatio, la menor latencia y la máxima densidad de canales, lo que se traduce en menores costes operativos en toda la red de una ciudad.

Procesamiento de vídeo sobrehumano para aplicaciones del mundo real

PROCESAMIENTO DE VÍDEO SOBREHUMANO PARA APLICACIONES DEL MUNDO REAL

Cerca de 100 empresas asociadas utilizan la plataforma "cloud-to-edge" NVIDIA Metropolis para crear las ciudades con IA del futuro. Uno de los partners, Verizon, trabaja para conectar a las comunidades acoplando cámaras inteligentes accionadas por NVIDIA a farolas y otros puntos estratégicos urbanos.

Los nodos de vídeo de Verizon utilizan Jetson TX1 para recabar y analizar datos en los límites más alejados de la red de una ciudad. Este superordenador en un módulo acelera el deep learning al límite, lo que permite el análisis de vídeo en tiempo real. Toda esta computación perimetral implica un análisis de datos más eficaz prácticamente en tiempo real y menos streaming y almacenamiento de vídeo a través de redes Wi-Fi y LTE.

Por consiguiente, Verizon es capaz de seguir y clasificar objetos tales como vehículos, ciclistas y peatones, además de identificar interacciones en tiempo real. Esto facilita a los responsables municipales un flujo de datos permanente de todo, desde giros prohibidos hasta desplazamientos de peatones fuera de los cruces peatonales establecidos y métricas de estacionamiento, para crear una ciudad más segura y eficiente. 

Descubre cómo importantes partners de software utilizan NVIDIA Metropolis para transformar ciudades inteligentes.