Se unen AT&T e IBM para acelerar iniciativas de IoT
Ambas compañías combinarán sus fortalezas en cómputo cognitivo y conectividad para crear herramientas abiertas basadas en estándares sobre la IBM Cloud, para habilitar a los desarrolladores a construir e implementar soluciones de Internet de las cosas (IoT), así lo informó IBM mediante un comunicado.
Del mismo modo mencionó que en colaboración estarán expandiendo su inversión en herramientas como Node-Red, y estándares abiertos como MQTT. Señaló que los desarrolladores pueden añadir el cómputo cognitivo de Watson y las plataformas IoT de AT&T, como Flow Designer y M2X, y acceder a la red global. Esta combinación de estándares abiertos y de tecnologías darán como resultado un nuevo nivel de posibilidades y soluciones IoT para que los desarrolladores aprovechen en el futuro, aseguró la multinacional con sede en Nueva York.
Destacó que Flow Designer es una herramienta basada en la nube que permite a los desarrolladores crear e implementar apps de IoT. Esta solución estará disponible como servicio (as-a-service) en la IBM Cloud. Los desarrolladores pueden utilizarla para hacer apps que den soporte a ciudades conectadas, equipo industrial, automóviles, casas y dispositivos de salud.
También mencionó encontrarse colaborando en un paquete para principiantes, para hacer más sencillo el trabajo de los desarrolladores. Una vez que se termine, los clientes podrán adquirir las tecnologías en un solo paquete para completar un conjunto de herramientas que permita iniciar con proyectos de IoT de inmediato.
La firma detalló que los desarrolladores pueden utilizar las plataformas y servicios abiertos de Watson IoT y Bluemix, en conjunto con las plataformas de IoT de AT&T para obtener conocimientos a partir de los datos recogidos de dispositivos conectados. Una múltiple variedad de APIs de Watson y otros servicios estarán a disposición de los desarrolladores, incluyendo el reconocimiento visual, análisis de personalidad, analítica de compensaciones y traducción/voz. Las APIs, explicó, pueden utilizarse para romper las barreras existentes en el análisis de datos no estructurados y para ofrecer acceso a capacidades poderosas, incluyendo cómputo cognitivo avanzado, aprendizaje de máquina y enfoques de aprendizaje profundo, para ayudar a entender mejor e interactuar con los usuarios para atacar el gran crecimiento de los datos en múltiples formatos.
