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Expo AI y Big Data: Potenciando AI en dispositivos edge

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Desafíos y Estrategias en la IA de Borde

En una reciente entrevista durante la Expo de IA y Big Data, , Jefe de Producto en , habló sobre los desafíos de desarrollar modelos de aprendizaje automático para dispositivos de borde con recursos limitados, así como las maneras de superar estos obstáculos.

Grande compartió perspectivas valiosas sobre las dificultades actuales y cómo Edge Impulse asiste en superar estos retos, además del inmenso potencial que ofrece la AI en dispositivo.

Desafíos y Estrategias de IA en Borde

Obstáculos en el camino hacia la adopción de IA de Borde

Grande resaltó tres dificultades principales que enfrentan las empresas al intentar productizar los modelos de aprendizaje automático de borde: establecer estrategias óptimas de recolección de datos, la escasez de experiencia en IA y las barreras de comunicación entre equipos de , firmware y ciencia de datos.

«Muchas empresas que construyen dispositivos de borde no están muy familiarizadas con el aprendizaje automático», dice Grande. «La unión de esos dos mundos constituye el tercer desafío: hacer que los equipos se comuniquen y trabajen hacia objetivos compartidos.»

Obstáculos de comunicación y comprensión

Modelos eficientes para entornos de borde

Para optimizar para los entornos de borde, Grande destacó la importancia de minimizar los datos requeridos por los sensores.

«Vemos que muchas empresas luchan con el conjunto de datos. Es difícil determinar qué datos son suficientes y cuáles deben recopilar», explica Grande.

Es crucial seleccionar arquitecturas de redes neuronales eficientes y emplear técnicas de compresión, como la cuantificación para reducir la precisión sin afectar significativamente la exactitud, equilibrando siempre las limitaciones del sensor y hardware con la funcionalidad, las necesidades de conectividad y los requisitos del .

Edge Impulse tiene como objetivo habilitar a los ingenieros para validar y verificar modelos ellos mismos antes del despliegue, garantizando la fiabilidad y acelerando el valor agregado. Su plataforma de desarrollo end-to-end se integra a la perfección con todas las principales plataformas de nube y ML.

Optimización de modelos de IA

El potencial transformador de la inteligencia en el dispositivo

Grande destacó productos innovadores que ya aprovechan la inteligencia de borde para ofrecer información personalizada de salud, como el seguimiento del sueño con Oura Ring.

«Se han vendido más de mil millones de piezas, y es algo que todos pueden experimentar y sentir realmente el poder de la IA de borde», explica Grande.

También hay oportunidades emocionantes en torno al mantenimiento industrial preventivo mediante la detección de anomalías en las líneas de producción.

En resumen, Grande percibe un potencial masivo para que la IA en dispositivo mejore grandemente la utilidad y usabilidad en la vida cotidiana. Nos encontramos al umbral de una era donde los dispositivos de borde pueden interpretar entradas de sensores para ofrecer sugerencias prácticas y experiencias responsivas, anunciando una tecnología más útil y una calidad de vida mejorada.

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Inteligencia transformadora en dispositivos

Preguntas Frecuentes

¿Qué significa IA de borde o edge AI?

La IA de borde o se refiere a sistemas de inteligencia artificial que procesan datos en el mismo lugar donde se recogen, es decir, en el dispositivo de borde (como un teléfono móvil o un sensor IoT), en lugar de enviar los datos a la nube para su procesamiento.

¿Cuáles son las principales ventajas de la IA de borde?

Las ventajas incluyen una menor latencia, ya que los datos no necesitan viajar a la nube; mayor privacidad, ya que los datos personales pueden ser procesados localmente; y mejor eficiencia energética, crucial para dispositivos alimentados por baterías.

¿En qué tipo de dispositivos se utiliza la IA de borde?

Se implementa en una amplia gama de dispositivos, incluyendo smartphones, cámaras de seguridad, dispositivos portátiles de seguimiento de la salud, sensores industriales y más.