Kaa IoT

El objetivo de esta capacitación es explicar qué es la red 5G y qué impacto tiene en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarles tanto las ventajas como las desventajas de estas relaciones tecnológicas (5G / IoT) y presentarles las direcciones de desarrollo de la red, la cual, desde sus inicios, estuvo dedicada al mundo inteligente.

El 6G es el estándar de comunicación inalámbrica de próxima generación, posicionado para transformar los ecosistemas del IoT a través de conectividad ultrarrápida, sensores avanzados e integración de capacidades de IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que desean comprender y aprovechar la intersección emergente entre las tecnologías del 6G y las aplicaciones del IoT.

Al completar este curso, los participantes adquirirá la capacidad de:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales del 6G.
• Evaluar cómo el 6G transformará la comunicación y la arquitectura de los dispositivos IoT.
• Evaluar casos de uso del IoT habilitados por el 6G en diversos sectores.
• Preparar estrategias para integrar las capacidades del 6G en las soluciones IoT existentes.

Formato del curso

• Conferencias centradas en conceptos combinadas con discusión experta.
• Ejercicios prácticos diseñados para reforzar principios clave de ingeniería.
• Exploración basada en casos y análisis de escenarios en un entorno guiado.

Opciones de personalización del curso

• Para versiones personalizadas de esta formación alineadas con la hoja de ruta tecnológica de su organización, contáctenos para coordinar los detalles.

Los avances tecnológicos y el aumento exponencial de la información están transformando la forma en que se realizan los negocios en muchas industrias, incluido el gobierno. Las tasas de generación de datos gubernamentales y de archivo digital están en aumento debido al rápido crecimiento de los dispositivos y aplicaciones móviles, los sensores y dispositivos inteligentes, las soluciones de computación en la nube y los portales dirigidos a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y eliminación de la información también se vuelven más complejos. Nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información valiosa a partir de sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, dando cuenta de que la información es un activo estratégico, y el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar tanto la información estructurada como la no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de la misión. Mientras los líderes gubernamentales se esfuerzan por evolucionar hacia organizaciones impulsadas por datos para lograr exitosamente sus misiones, están sentando las bases para correlacionar las dependencias entre eventos, personas, procesos e información.

Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de una combinación de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos y aplicaciones móviles
• Servicios en la nube
• Tecnologías de negocios sociales y redes
• Big Data y análisis

Big Data es una de las soluciones industriales inteligentes que permite al gobierno tomar mejores decisiones al actuar basándose en patrones revelados mediante el análisis de grandes volúmenes de datos, relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados.

Pero lograr estas hazañas requiere mucho más que simplemente acumular cantidades masivas de datos. «Dar sentido a estos volúmenes de Big Data requiere herramientas y tecnologías de vanguardia capaces de analizar y extraer conocimiento útil de corrientes vastas y diversas de información», escribieron Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca en una publicación en el Blog de OSTP.

La Casa Blanca dio un paso hacia la ayuda a las agencias para encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Big Data en 2012. La iniciativa incluyó más de 200 millones de dólares para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarlo.

Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. Almacenar los datos de manera eficiente es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el costo por megabyte del almacenamiento y mantener los datos de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlos cuando lo deseen y cómo los necesiten. La copia de seguridad de cantidades masivas de datos intensifica el desafío.

Analizar los datos de manera efectiva es otro desafío importante. Muchas agencias utilizan herramientas comerciales que les permiten tamizar las montañas de datos, identificando tendencias que pueden ayudarles a operar con mayor eficiencia. (Un reciente estudio de MeriTalk encontró que los ejecutivos de TI federales creen que Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500 mil millones de dólares mientras también cumplen con los objetivos de la misión).

Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto su sistema de análisis de datos Piranha a disposición de otras agencias. El sistema ha ayudado a investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre aneurismas aórticos antes de que ocurran. También se utiliza para tareas más rutinarias, como tamizar currículums para conectar a los candidatos con los gerentes de contratación.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y gerentes de empresas de nivel intermedio que desean comprender el potencial del IoT y la computación en el borde para habilitar la eficiencia, el procesamiento en tiempo real y la innovación en diversas industrias.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios del IoT y la computación en el borde y su papel en la transformación digital.
• Identificar casos de uso del IoT y la computación en el borde en los sectores de fabricación, logística y energía.
• Diferenciar entre arquitecturas de computación en el borde y en la nube, así como los escenarios de implementación.
• Implementar soluciones de computación en el borde para el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones en tiempo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar la IA en el borde para mejorar sus aplicaciones de IoT con capacidades de procesamiento inteligente de datos y analítica.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y su aplicación en IoT.
• Configurar y preparar entornos de IA en el borde para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos de borde para aplicaciones IoT.
• Implementar el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas de IoT.
• Integrar la IA en el borde con diversos protocolos y plataformas de IoT.
• Abordar consideraciones éticas y mejores prácticas en el uso de IA en el borde para IoT.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores que desean utilizar el edge computing para descentralizar la gestión de datos y lograr un rendimiento más rápido, aprovechando dispositivos inteligentes ubicados en la red de origen.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos y las ventajas del edge computing.
• Identificar los casos de uso y los ejemplos en los que se puede aplicar el edge computing.
• Diseñar y construir soluciones de edge computing para un procesamiento de datos más rápido y la reducción de costos operativos.

Los sistemas embebidos son sistemas informáticos diseñados a medida para realizar funciones específicas dentro de sistemas más grandes. IoT (Internet de las Cosas) es una red de dispositivos físicos interconectados equipados con sensores y software que se comunican e intercambian datos a través de internet.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante que desean comprender y aplicar los conceptos de sistemas embebidos e IoT utilizando C y arquitecturas de microcontroladores.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los componentes de los sistemas embebidos.
• Escribir y compilar código C para la interacción con hardware embebido.
• Trabajar con periféricos de microcontroladores, como temporizadores y conversores analógico-digital (ADC).
• Entender cómo los sistemas embebidos contribuyen a las arquitecturas de IoT.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones de IoT y computación en el borde.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y beneficios del Aprendizaje Federado en IoT y computación en el borde.
• Implementar modelos de Aprendizaje Federado en dispositivos IoT para el procesamiento descentralizado de IA.
• Reducir la latencia y mejorar la toma de decisiones en tiempo real en entornos de computación en el borde.
• Abordar los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y las limitaciones de la red en sistemas IoT.

El Internet de las Cosas (IoT) es una infraestructura de red que conecta dispositivos físicos y aplicaciones de software de forma inalámbrica, permitiéndoles comunicarse entre sí e intercambiar datos a través de comunicaciones de red, computación en la nube y captura de datos. C es un lenguaje de programación de propósito general recomendado para IoT debido a su amplia disponibilidad y a los beneficios de la programación de bajo nivel.

En este entrenamiento en vivo y dirigido por instructores, los participantes aprenderán cómo programar soluciones de IoT con C.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar NetBeans para programar sistemas IoT con C
• Comprender los fundamentos de la arquitectura de IoT
• Conocer los beneficios de utilizar C en la programación de sistemas IoT
• Construir, probar, desplegar y resolver problemas de un sistema IoT utilizando C

Audiencia objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros

Formato del curso

• Parte lección, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

Nota

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

El Internet de las Cosas (IoT) es una infraestructura de red que conecta objetos físicos y aplicaciones de software de forma inalámbrica, permitiendo que se comuniquen entre sí e intercambien datos a través de comunicaciones de red, computación en la nube y captura de datos. Java es un lenguaje de propósito general conocido por su principio de "escribe una vez, ejecuta en cualquier lugar". Se recomienda Java para IoT debido a su portabilidad y eficiencia.

En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán a programar soluciones de IoT con Java.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar herramientas y marcos de trabajo (Eclipse Open IoT Stack) para programar sistemas de IoT con Java
• Comprender los fundamentos de la arquitectura de IoT
• Utilizar Eclipse Open IoT Stack para Java para conectar y gestionar dispositivos en una solución de IoT
• Crear, probar e implementar un sistema de IoT usando Java

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros

Formato del curso

• Parcialmente teórico, parcialmente práctico, con discusiones, ejercicios y mucha práctica hands-on

Nota

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Los dispositivos conectados están disruptando muchos negocios, y los servicios públicos de electricidad no son la excepción. Las empresas de servicios eléctricos se enfrentan esencialmente a cuatro desafíos debido al crecimiento del IoT:

1. Las máquinas, controladores, pantallas HMI y sistemas SCADA se están conectando cada vez más a la nube mediante proveedores que prometen ofrecer más análisis e información a través de sus datos para mantenimiento predictivo y preventivo. Sin embargo, las políticas de cuarentena de los activos críticos significan que las compañías eléctricas no pueden utilizar estas nuevas funciones de IoT de los proveedores de Máquinas/Controladores.
2. Con el costo siempre decreciente de las microredes de energía solar y eólica, las compañías de servicios públicos pronto verán una disminución en los ingresos por generación de energía. Para compensar la pérdida de ingresos de la producción de energía, la empresa debe perseguir agresivamente nuevas áreas de ingresos, como la gestión energética del hogar como servicio, almacenamiento de energía como servicio, ofreciendo servicios de red para la carga de vehículos eléctricos (EV), servicios de red para el intercambio de energía entre pares (P2P) entre hogares, hogares y microredes, microred a microred, microred a batería, hogar a batería, etc. Todo esto debe facilitarse mediante medición inteligente, red inteligente y transacciones inteligentes y seguras, solo posibles mediante tecnología de libro mayor distribuido (DLT) como IOTA. Además, las utilities están explorando ofrecer algunos servicios de ciudades inteligentes a las autoridades municipales.
3. Para infraestructuras críticas como presas, el ICOLD (Comité Internacional de Grandes Presas) quiere ver el Monitoreo de Salud Estructural (SHM) de las presas en tiempo real, de modo que cualquier peligro inminente de colapso de la presa, roca o túnel pueda ser informado con antelación para evacuar a las personas que puedan verse afectadas.
4. También una nueva área emergente de ingresos será la carga de vehículos eléctricos en estacionamientos: ¿Cómo puede el IoT facilitar la carga inteligente y el estacionamiento inteligente?

En los últimos tres años, la ingeniería en IoT ha experimentado cambios masivos, impulsados principalmente por Microsoft, Google y Amazon. Estos grandes gigantes han invertido miles de millones de dólares en desarrollar plataformas de IoT que son más fáciles de gestionar y asegurar. Además, el borde de IoT (IoT Edge) ha ganado mucho impulso tanto en la investigación como en la implementación como el único medio para la implementación práctica de IoT. El 5G promete transformar el negocio del IoT. Esto ha llevado a una extensión inigualablemente grande de nuevas áreas de financiación en investigación en IoT. Por eso, ahora mismo, para cualquier ingeniero en ejercicio, es absolutamente esencial entender las plataformas de IoT desarrolladas para los principales actores como AWS, Google y especialmente Microsoft.

Sin embargo, ninguna de las plataformas anteriores ofrece una solución exhaustiva o totalmente integral para un IoT escalable. Solo para desplegar la medición inteligente a millones de hogares, se requerirá tecnología adicional para asegurar el medidor inteligente, redes de radio, tecnología de gestión de IoT y muchos otros servicios de seguridad adicionales. La estrategia, el precio y la seguridad de cualquier implementación de IoT deben ser óptimos y aceptables. Dada tanta interdisciplinariedad, es casi imposible para cualquier empresa desplegar un equipo que pueda cumplir con todos los requisitos.

Este curso es un modesto intento de educar a los principales tomadores de decisiones, desarrolladores y expertos en seguridad sobre cuáles son los desafíos, riesgos y formas prácticas de implementar IoT para su negocio de servicios públicos de electricidad de próxima generación.

Además, con el despliegue escalable, gestionar servicios de IoT para miles de sensores y conexiones se está convirtiendo en una materia de investigación de ingeniería separada. Esta área, anteriormente conocida como servicios de IoT gestionados, está experimentando un rápido crecimiento, ya que los desafíos para un IoT escalable son mucho mayores que construirlos. Esto incluye la seguridad de las actualizaciones de firmware/software de nivel superior, gestionar la calibración de los sensores y sistemas, el diagnóstico automático de cualquier problema de conexión, el enfoque en la causa raíz de las fallas de la API, el seguimiento de la salud del hardware y los servicios del sistema distribuido, etc.

Objetivos del curso

El objetivo principal del curso es introducir las opciones tecnológicas emergentes, plataformas y estudios de casos de implementación de IoT en compañías de servicios públicos de electricidad: Medición inteligente, coche inteligente, SHM (monitoreo de salud estructural), Diagnóstico de Calidad de Energía y Contratos Inteligentes. Una introducción básica a todos los elementos de IoT: mecánica, plataforma de electrónica/sensores, protocolos inalámbricos y con cable, integración móvil a electrónica, integración móvil a empresarial, aplicaciones de la capa de control y análisis de datos.

1. Pilas tecnológicas de IoT: Dispositivos, Puertas de enlace, Borde (Edge), Borde en la nube, Nube pública, Bases de datos de IoT, Aplicaciones web y móviles para IoT, IoT centralizado vs. descentralizado.
2. Ecosistema de IoT para negocios, gestión de dispositivos de terceros, gestión de riesgos de todo el ecosistema de IoT.
3. Protocolos inalámbricos M2M para IoT: WiFi, SigFox, LORA, LPWAN, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Cuándo y dónde usar cada uno.
4. Fundamentos de las Puertas de enlace de IoT: Riesgos, Gestión y Ecosistema.
5. Aplicaciones para móvil/escritorio/web para registro, adquisición de datos y control — Plataformas de adquisición de datos M2M disponibles para IoT: AWS IoT, Azure IoT, Google IoT.
6. Problemas de seguridad y soluciones para IoT: Revisión de la seguridad de todas las pilas tecnológicas.
7. Plataformas empresariales de IoT como Microsoft Azure IoT suites, AWS IoT, Google IoT, Siemens MindSphere.
8. Medición inteligente, Protocolos de Red Inteligente Abierta (OSGP), Protocolos ANSI C 2.18, Estándar NIST para HAN (Red de Área del Hogar), Alianza de Powerline para el Hogar (Home Plug Powerline Alliance), Estándar de Seguridad para Medidores Inteligentes: IEC 62056.
9. Tecnología de Libro Mayor Distribuido (DLT) como Blockchain, HyperLedger y DAG (Grafo Acíclico Dirigido) para contratos inteligentes, transacciones P2P y carga de coches inteligentes.
10. IoT para infraestructura crítica como presas, transformadores, subestaciones y cables de alta tensión.

Esta capacitación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o en sitio) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que deseen automatizar procesos de IoT y crear soluciones innovadoras utilizando n8n.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar n8n para la automatización de flujos de trabajo de IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas IoT utilizando nodos y conectores de n8n.
• Implementar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos de IoT.
• Utilizar protocolos de IoT como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo de n8n.
• Monitorear, solucionar problemas y optimizar flujos de trabajo de automatización de IoT.

En esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica, los participantes aprenderán cómo maximizar el rendimiento de Nginx mientras configuran, monitorean y solucionan problemas de Nginx para manejar varias formas de tráfico HTTP / TCP. Los temas cubiertos incluyen cómo configurar los parámetros más importantes en Nginx, el sistema operativo y una máquina virtual para obtener el máximo valor de Nginx.

El objetivo de la capacitación es explicar qué son —y qué no son— las soluciones inteligentes (Internet de las Cosas, IA, Blockchain, Realidad Virtual y Metaverso), así como mostrar las ventajas y desventajas de estos mundos tecnológicos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.