Sistemas de edge computing para análisis de video urbano

Advantech presenta un portafolio de plataformas de inteligencia artificial en el borde (edge) diseñadas para procesar datos de infraestructuras urbanas en tiempo real a nivel de sensor. Estas soluciones informáticas localizadas están dirigidas al análisis de video inteligente, la monitorización de la seguridad física y los sistemas de movilidad autónoma dentro de entornos municipales.

El hardware se exhibirá en el Smart City Expo World Congress (SCEWC) 2026 en Barcelona, España, del 3 al 5 de noviembre. Las plataformas informáticas están diseñadas para convertir flujos de sensores sin procesar en métricas procesables mediante la ejecución de algoritmos de visión artificial de forma local en el dispositivo, reduciendo así la latencia y minimizando la dependencia continua del ancho de banda hacia redes en la nube centralizadas.

Hardware de procesamiento neuronal para datos visuales urbanos
La plataforma de análisis de video (VSS) de la empresa integra la arquitectura NVIDIA Jetson Thor para ejecutar el análisis de datos visuales directamente en el borde para aplicaciones de seguridad pública. Para respaldar los despliegues distribuidos de inteligencia artificial, la plataforma Next-Gen Smart CityMind utiliza el hub de hardware AFE-A702 para funcionar como un controlador agéntico de visión y lenguaje. Este hub se interconecta directamente con el sistema EdgeSight Sentinel, que opera en el nodo de borde AFE-R750 impulsado por NVIDIA Jetson AGX Orin. Esto establece una jerarquía estructural en la que nodos de campo localizados transmiten flujos continuos de datos de monitorización visual y metadatos inferidos en el borde a un hub de dirección central para la evaluación de escenarios complejos.

Integración de infraestructuras y análisis de tráfico LiDAR
Para aplicaciones de transporte público, la tecnología se integra con las cámaras de circuito cerrado de televisión (CCTV) existentes para evitar el coste del reemplazo completo del hardware. En asociación con el desarrollador de software Technis, el despliegue utiliza el sistema informático para vehículos TREK-50N combinado con NVIDIA Jetson Orin NX para ejecutar la clasificación de objetos en tiempo real y la detección de eventos directamente en autobuses y trenes. En el ámbito del análisis del flujo de tráfico, la plataforma informática MIC-733 procesa datos espaciales LiDAR 3D generados por los sensores Ouster Gemini y BlueCity. Esta configuración utiliza la aceleración CUDA y TensorRT para calcular análisis medibles de densidad y velocidad del tráfico sin depender del seguimiento tradicional con cámaras ópticas.

Robótica autónoma y escalabilidad de la infraestructura digital
Expandiendo la infraestructura digital en espacios públicos, las plataformas de GPU MIC-770 y MIC-785, que cuentan con la arquitectura RTX PRO 4000 Blackwell, soportan aplicaciones de análisis de video de alta densidad desarrolladas por Macnica e Icetana AI para áreas comerciales minoristas. Además, el robusto edge computing permite la navegación espacial localizada para la robótica autónoma. Al integrar el sistema industrial MIC-732 con un módulo NVIDIA Jetson AGX Orin de 64 GB, los robots de servicio autónomos pueden procesar rápidamente entradas de sensores multimodales para navegar de forma segura en entornos reales dinámicos e impredecibles sin requerir una conectividad persistente a servidores externos.

Contexto adicional
Esta sección detalla las especificaciones técnicas y el análisis comparativo de la competencia que no se incluyen en el comunicado de prensa original.

Dentro del mercado de edge computing industrial, las plataformas de inferencia de IA se evalúan en función de su rango térmico de funcionamiento, los índices de protección (IP) y el rendimiento total de procesamiento neuronal medido en Tera Operaciones Por Segundo (TOPS). Competidores como Kontron y Axiomtek ofrecen pasarelas (gateways) de borde reforzadas comparables que utilizan arquitecturas de procesadores NVIDIA Jetson e Intel para tareas de visión artificial. La diferenciación entre estas soluciones de infraestructura digital está determinada objetivamente por la eficiencia de la aceleración de hardware para frameworks específicos de aprendizaje profundo, la disponibilidad de interfaces de E/S (I/O) de alto ancho de banda capaces de manejar múltiples flujos de video continuos, y el cumplimiento de los estándares establecidos de impacto y vibración requeridos para despliegues exigentes en tránsito y robótica.

Editado por Aishwarya Mambet, editora de Induportals, con asistencia de IA.

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