CONXAI Technology GmbH se posiciona como lÃder en el desarrollo de plataformas de inteligencia artificial para la industria de la Arquitectura, IngenierÃa y Construcción (AEC). Esta plataforma innovadora busca empoderar a los profesionales del sector, permitiéndoles crear casos de uso complejos de manera más eficiente.
Una de las caracterÃsticas más destacadas de los sitios de construcción es su red de cámaras de videovigilancia, las cuales generan enormes volúmenes de datos visuales. La propuesta de valor de CONXAI radica en su capacidad para usar la inteligencia artificial para analizar este flujo de datos, extrayendo información valiosa. No obstante, para cumplir con las estrictas normativas del GDPR, el sistema debe anonimizar las identidades de las personas capturadas en las grabaciones.
La solución de CONXAI, denominada OneFormer, utiliza un avanzado modelo de segmentación que opera sobre la infraestructura de AWS. Esta utiliza servicios de Amazon como S3, Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), KServe y NVIDIA Triton. OneFormer se ofrece tanto como «Modelo como servicio» (MaaS), permitiendo su integración a través de una API, y como «Software como servicio» (SaaS), que proporciona un panel de control intuitivo para la gestión de cámaras, revisión de grabaciones y cumplimiento automático del GDPR.
Este modelo de IA ha sido entrenado con un robusto conjunto de datos de más de 50,000 imágenes, lo que ofrece una precisión superior en comparación con otras soluciones. Puede identificar más de 40 clases de objetos como grúas, excavadoras y aseos portátiles, haciéndolo invaluable en el ámbito de la construcción.
La evolución de CONXAI empezó modestamente con un proveedor de nube pequeño, pero las limitaciones para aplicaciones de aprendizaje automático llevaron a la migración hacia AWS, posibilitando un acceso completo a servicios indispensables y un despliegue inicial en un contenedor de IA en Amazon EC2. El paso al ecosistema de AWS facilitó una nueva arquitectura más escalable y eficiente.
Una fuerte razón para elegir AWS fue la experiencia previa del equipo y los créditos iniciales ofrecidos por AWS, fundamentales para esta startup. CONXAI ahora maximiza el uso de servicios gestionados para disminuir la carga de mantenimiento, pagando solo por recursos utilizados.
Para asegurar independencia en la nube, Kubernetes se convirtió en la solución, permitiendo el despliegue del stack directamente en los sitios de construcción. Este enfoque también habilita el aprendizaje federado, entrenando el modelo en el edge y transfiriendo solo los pesos a la nube, asegurando que no se manipule información sensible.
La finalización de la arquitectura y la optimización de costos fue un proceso de dos a tres meses, mientras que el perfeccionamiento del modelo utilizando datos mejor etiquetados requiere de 3 a 4 semanas en una sola GPU. La implementación es totalmente automatizada con herramientas como GitLab, Terraform y Helm, permitiendo despliegues continuos y sin tiempo de inactividad.
Con el avance hacia AWS y la implementación de OneFormer, CONXAI ha logrado un uso óptimo de GPU superior al 90% y ha visto una reducción drástica en errores de procesamiento. La decisión de separar el modelo del código de pre y post-procesamiento fue crucial para alcanzar esta eficiencia.
CONXAI planea ahora aprovechar los resultados del modelo en análisis avanzados y ciencia de datos, con perspectivas de desarrollar caracterÃsticas de IA generativa. Asimismo, continuará mejorando el entrenamiento del modelo con imágenes más diversas y colaborará con especialistas de AWS para optimizar el uso de los chipsets AWS Inferentia.
