Hay muchas maneras en que las industrias pueden aprovechar los análisis geoespaciales en las áreas de peligros ambientales. Los gobiernos y el departamento de obras públicas pueden obtener información práctica sobre la salud pública y las condiciones climáticas para asesorar mejor al público durante una pandemia o un desastre natural como los incendios forestales. Por ejemplo, puede identificar a un paciente con un COVID positivo en espacios públicos, como aeropuertos o hospitales, sin poner en peligro la privacidad del individuo afectado y alertar a las autoridades respectivas y al público cercano acerca de las medidas de seguridad necesarias.

En el ejército y en campos de batalla, se puede utilizar la inferencia de IA en el borde como dispositivos portátiles para rastrear la salud de los soldados, monitorear el comportamiento de los conductores y alertar a las autoridades sobre la seguridad y los riesgos asociados de acercarse a los vehículos militares mientras se preserva y protege la privacidad de los soldados. El futuro de los militares está yendo de alta tecnología con el Internet de Battlefield Things (IoBT) y el Internet de las cosas militares (IoMT) por llevar equipos de combate que ayudan a los soldados a identificar a los enemigos y a actuar mejor en la batalla mediante la computación de avanzada. Proteger y preservar los datos visuales recopilados de dispositivos periféricos como aviones teledirigidos y engranajes portátiles es crucial para mantener a raya a los hackers y al enemigo.

Las operaciones de evacuación no combatiente (Neos) las lleva a cabo el Departamento de Defensa para ayudar a evacuar a ciudadanos y nacionales estadounidenses, personal civil del Departamento de Defensa y personas designadas (nación anfitriona (HN) y nacionales de terceros países (TCN) cuyas vidas están en peligro de un refugio seguro apropiado. Los controles administrativos vigentes utilizan en gran medida procesos manuales de detección de evacuados. Sin embargo, la precisión, la seguridad y la velocidad de la identificación del evacuado, el seguimiento del evacuado y la detección de amenazas podrían mejorarse utilizando herramientas de IA/ML altamente automatizadas combinadas con tecnologías de ofuscación por vídeo de IA/ML.

El procesamiento de imágenes se utiliza para diagnosticar patologías para la planificación quirúrgica a partir de imágenes 3D obtenidas de tomografía computarizada (TC) o resonancia magnética (RM). Las reglas de privacidad de HIPAA rigen cómo deben recopilarse, procesar y borrar los datos para toda la información personal e imágenes digitales como fotografías. Para que los datos se puedan calificar para que se puedan compartir con la normativa HIPAA Safe Harbor, es necesario eliminar las imágenes fotográficas de cara completa y cualquier imagen comparable. Las técnicas automatizadas como la desidentificación o‐los algoritmos de decapado de cráneo utilizados para ocultar las características faciales de un individuo a partir de las imágenes estructurales de TC/RM se han convertido en una parte esencial del proceso de intercambio de datos para las instituciones de investigación biomédica.

Los clientes empresariales han formado y puesto en marcha modelos de IA/ML en sus instalaciones. Por razones de escalado y eficiencia, estos clientes amplían su capacidad para trasladar las funciones de IA/ML a puestas en marcha de cloud público, híbrido o multicloud. Sin embargo, están ligados a qué datos se pueden exponer a otras infraestructuras. Las soluciones de NetApp se plantean una amplia gama de amenazas de ciberseguridad para las que es necesario "protección de datos" La evaluación de la seguridad y, cuando se combina con la transformación de datos de Protopía, minimizan los riesgos asociados con la migración de cargas de trabajo DE IA/ML de procesamiento de imágenes al cloud.

Para ver casos de uso adicionales para la computación perimetral y la inferencia de IA en otros sectores, consulte "TR-4886 inferencia de IA en el perímetro" Y el blog de IA de NetApp, "Inteligencia frente a privacidad".