¿Qué es la Edge AI? Cómo funciona, aplicaciones, retos

¿Qué es la Edge AI?

La IA de borde es la práctica de desplegar modelos y algoritmos de IA directamente en los dispositivos de borde, que son dispositivos situados en la periferia de la red, cerca de donde se generan los datos y deben realizarse las acciones.

Estos dispositivos abarcan una amplia gama, desde potentes servidores de borde hasta sensores IoT de recursos limitados, e incluyen ejemplos familiares como smartphones, electrodomésticos inteligentes, vehículos autónomos e incluso robots industriales.

Los recientes avances en IA, como el desarrollo de modelos lingüísticos más pequeños y eficientes como el GPT-4o Mini, Llama 3.1 8By Gemma 2 2Bestán acelerando aún más la adopción de la IA de borde.

Este cambio hacia la IA de borde ofrece varias ventajas:

• Velocidad: Las decisiones y acciones se producen en tiempo real, justo donde se generan los datos. Esto es necesario para aplicaciones como los coches autoconducidos o los dispositivos médicos, que no pueden permitirse retrasos causados por el envío de datos a la nube para su procesamiento.
• Privacidad: Los datos sensibles pueden analizarse localmente sin necesidad de enviarlos a la nube, lo que mejora la seguridad y la privacidad.
• Fiabilidad: La Edge AI reduce la dependencia de una conexión constante a Internet, haciéndola más fiable en zonas con conectividad limitada o inestable.
• Eficacia: Procesar los datos localmente reduce el ancho de banda necesario para enviarlo todo a la nube, ahorrando energía y costes.

Cómo funciona Edge AI

Para entender cómo funciona la IA de borde, tenemos que comprender sus componentes principales y los procesos que intervienen.

Componentes clave

La IA de borde consta de tres componentes principales: dispositivos de borde, modelos de IA y comunicación.

Dispositivos de borde

Los dispositivos de borde abarcan una amplia gama de hardware, desde potentes servidores de borde capaces de manejar cargas computacionales sustanciales hasta sensores IoT de recursos muy limitados diseñados para tareas específicas.

Estos dispositivos incluyen smartphones, drones, vehículos autónomos, robots industriales y dispositivos domésticos inteligentes, todos los cuales pueden ejecutar modelos de IA localmente para procesar datos en tiempo real. Algunos fabricantes de hardware, como NVIDIA e Intel, incluso proporcionan soporte de hardware para desplegar modelos ML en el borde.

Modelos de IA

Edge AI emplea varios tipos de modelos de IA, incluyendo aprendizaje automático, aprendizaje profundoy algoritmos de visión por ordenador, optimizados para una ejecución eficiente en dispositivos periféricos.

Estos modelos están adaptados para funcionar dentro de las limitaciones de los entornos de borde, garantizando que puedan funcionar eficazmente a pesar de la potencia de procesamiento, la memoria y el almacenamiento limitados.

Por ejemplo, modelos como GPT-4o Mini y Llama 3.1 8B están diseñados específicamente para ser ligeros y eficientes, lo que los hace adecuados para despliegues periféricos.

Comunicación

El intercambio eficiente de datos entre los dispositivos de borde y la nube se facilita mediante protocolos de comunicación como MQTT y las API REST. Estos protocolos permiten una conectividad y transferencia de datos sin fisuras, permitiendo operaciones sincronizadas entre los dispositivos de borde y los sistemas centrales cuando sea necesario. Estos protocolos permiten la transferencia de información de forma comprimida casi sin pérdidas para mantener intacta la información crucial.

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) es un protocolo ligero de mensajería diseñado para dispositivos con limitaciones y redes con poco ancho de banda, alta latencia o poco fiables. Utiliza un modelo de publicación-suscripción, que permite a los dispositivos enviar (publicar) y recibir (suscribir) mensajes sin necesidad de una conexión directa. Esto hace que MQTT sea ideal para aplicaciones IoT en las que los dispositivos necesitan comunicarse de forma eficiente y fiable.

API REST (Interfaz de Programación de Aplicaciones de Transferencia de Estado Representacional) es un estilo arquitectónico para diseñar aplicaciones en red. Utiliza peticiones HTTP para acceder a los datos y utilizarlos. Las API REST son apátridas, lo que significa que cada llamada de un cliente a un servidor debe contener toda la información que el servidor necesita para satisfacer esa petición. Esto hace que las API REST sean escalables y adecuadas para diversos servicios y aplicaciones web, incluidos los que implican dispositivos de borde.

El proceso

El flujo de trabajo que impulsa la IA de vanguardia implica tres pasos: recopilación de datos, procesamiento de datos y acción.

Recogida de datos

Los dispositivos Edge recogen continuamente datos de sensores, cámaras u otras fuentes, proporcionando un flujo constante de información. Estos datos pueden abarcar desde métricas medioambientales y parámetros de salud hasta transmisiones de vídeo y grabaciones de audio, formando la base de un análisis en tiempo real.

Un buen ejemplo de recopilación de datos es cómo tu smartwatch recoge el número de pasos que has dado hoy.

Tratamiento de datos

Los modelos de IA desplegados en los dispositivos periféricos procesan localmente los datos recogidos. Este paso implica analizar los datos para extraer perspectivas significativas, detectar patrones y hacer predicciones utilizando modelos de IA sin depender de los recursos de la nube.

El procesamiento local garantiza que las decisiones puedan tomarse rápidamente, como que un coche autoconducido determine qué carril elegir en tiempo real.

Acción en tiempo real

Basándose en los resultados del modelo de IA, los dispositivos de borde pueden tomar medidas inmediatas. Estas acciones pueden incluir la activación de alarmas, el ajuste de la trayectoria o el envío de datos a la nube para su posterior análisis. La capacidad de actuar en tiempo real es esencial para escenarios que requieren respuestas instantáneas, como los sistemas de seguridad o los dispositivos médicos.

Aplicaciones reales de la Edge AI

La Edge AI está transformando varias industrias al permitir la inteligencia y la toma de decisiones en tiempo real. Exploremos algunas aplicaciones notables.

Fabricación

En la fabricación, el tiempo de inactividad de los equipos puede ser costoso. La Edge AI aborda este problema supervisando el estado de los equipos y prediciendo posibles fallos antes de que se produzcan. Analizando los datos de los sensores en tiempo real, los modelos de IA pueden detectar anomalías y alertar a los equipos de mantenimiento para que tomen medidas preventivas. Esto no sólo reduce el tiempo de inactividad, sino que alarga la vida útil de la maquinaria. 

Garantizar la calidaddel producto es primordial en la fabricación. Las cámaras equipadas con IA de vanguardia pueden inspeccionar los productos en busca de defectos en tiempo real. Estos sistemas analizan los datos visuales para identificar defectos como arañazos, abolladuras o un montaje incorrecto. Al automatizar el proceso de inspección, los fabricantes pueden conseguir mayor precisión, coherencia y eficacia, mejorando en última instancia la calidad del producto y la satisfacción del cliente.

Sanidad

El sector sanitario se está beneficiando considerablemente de la Edge AI. Los dispositivos portátiles equipados con IA de vanguardia pueden analizar imágenes médicas como radiografías, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, proporcionando diagnósticos más rápidos. Esta capacidad es especialmente valiosa en zonas remotas o desatendidas donde el acceso a radiólogos especializados puede ser limitado. Al procesar las imágenes localmente, la IA de bordes reduce el tiempo necesario para el diagnóstico, lo que permite un tratamiento oportuno y mejora los resultados de los pacientes.

Los dispositivos vestibles con IA de vanguardia están revolucionando la atención al paciente al permitir la monitorizacióncontinua de los parámetros de salud. Estos dispositivos recogen datos como la frecuencia cardiaca, la tensión arterial y los niveles de glucosa, y los analizan en tiempo real para detectar anomalías. Si se identifica una situación crítica, el dispositivo puede alertar inmediatamente a los profesionales sanitarios. Este enfoque proactivo del seguimiento del paciente ayuda a controlar las enfermedades crónicas, detectar precozmente los problemas de salud y reducir las visitas al hospital.

Venta al por menor

Una gestióneficaz del inventario es crucial para las empresas minoristas. Las cámaras y sensores dotados de IA pueden seguir los niveles de inventario en tiempo real, asegurando que las estanterías estén siempre abastecidas. Analizando los datos de estos dispositivos, la IA de borde puede optimizar la reposición de existencias, reducir los residuos y evitar las roturas de stock. Esto conduce a una mayor satisfacción del cliente y a menores costes de inventario.

Comprender el comportamiento del cliente es clave para ofrecer experiencias decompra personalizadas. Edge AI analiza los datos de las cámaras y sensores de las tiendas para obtener información sobre las preferencias y el comportamiento de los clientes. Basándose en este análisis, puede ofrecer recomendaciones y promociones personalizadas a compradores individuales. La personalización mejora la experiencia de compra, aumenta la fidelidad de los clientes e impulsa las ventas.

Ciudades inteligentes

Gestionar el tráfico urbano es una tarea compleja que requiere el análisis de datos en tiempo real. Edge AI puede optimizar el flujo del tráfico analizando los datos de las cámaras de tráfico, los sensores y los dispositivos GPS. Al detectar patrones de congestión y predecir las condiciones del tráfico, puede ajustar las señales de tráfico, redirigir los vehículos y proporcionar actualizaciones de tráfico en tiempo real a los conductores. Esto mejora la eficacia del tráfico, reduce el tiempo de viaje y aumenta la seguridad vial.

Garantizar la seguridad pública es una prioridad máxima para las ciudades inteligentes. Los sistemas de vigilancia equipados con IA de vanguardia pueden vigilar los espacios públicos, detectar anomalías e identificar posibles amenazas. Estos sistemas analizan las secuencias de vídeo en tiempo real, reconociendo actividades sospechosas como accesos no autorizados o bolsas desatendidas. Al alertar a las autoridades con prontitud, la IA de borde mejora la seguridad y permite una respuesta rápida a los incidentes.

Inteligencia Artificial Edge: Soluciones de hardware y software

Implantar la Edge AI requiere la combinación adecuada de soluciones de hardware y software. Aquí tienes algunas opciones populares:

Plataformas de hardware

Para implantar con éxito la Edge AI, necesitarás plataformas de hardware adecuadas, capaces de ejecutar modelos de IA de forma eficiente en el Edge. Exploremos algunas opciones:

• NVIDIA Jetson: NVIDIA Jetson es una potente plataforma para la IA en el borde, que ofrece capacidades de computación de alto rendimiento. Se utiliza ampliamente en aplicaciones como la robótica, las ciudades inteligentes y la sanidad. Los dispositivos Jetson proporcionan la potencia de procesamiento necesaria para ejecutar localmente modelos complejos de IA, lo que los hace ideales para implementaciones de IA en el borde.
• Google Coral: Los dispositivos Google Coral están diseñados para implantaciones rápidas y eficientes de IA en los bordes. Proporcionan capacidades aceleradas de inferencia de aprendizaje automático, lo que las hace adecuadas para diversas aplicaciones, como la visión por ordenador y el IoT. Los dispositivos Coral son conocidos por su facilidad de uso y su integración con los marcos de IA más populares.
• Intel Movidius: Intel Movidius es famoso por su rendimiento energéticamente eficiente, lo que lo hace ideal para aplicaciones basadas en la visión. Admite cargas de trabajo de aprendizaje profundo y visión por ordenador en dispositivos periféricos, permitiendo el procesamiento en tiempo real con un consumo de energía mínimo. Los chips Movidius se utilizan habitualmente en drones, cámaras de seguridad y dispositivos domésticos inteligentes.

Marcos de software

Además del hardware, los marcos de software robustos son cruciales para desarrollar y desplegar aplicaciones Edge AI. Exploremos algunas opciones:

• TensorFlow Lite: TensorFlow Lite es una versión ligera de TensorFlowoptimizada para dispositivos móviles y periféricos. Permite a los desarrolladores desplegar modelos de aprendizaje automático en dispositivos con recursos limitados de forma eficiente. TensorFlow Lite admite una amplia gama de aplicaciones de IA, desde la clasificación de imágenes al procesamiento del lenguaje natural.
• PyTorch Móvil: PyTorch Mobile permite el despliegue de PyTorch en plataformas móviles y periféricas. Es compatible con diversas tareas de IA, como la visión por ordenador, el reconocimiento de voz y los sistemas de recomendación. PyTorch Mobile es conocido por su flexibilidad y facilidad de integración con los flujos de trabajo PyTorch existentes.
• ONNX (Intercambio Abierto de Redes Neuronales): ONNX es un formato de código abierto para modelos de IA, que permite transferir modelos entre distintos marcos. Es especialmente útil para la IA de borde porque permite utilizar modelos preentrenados en varias plataformas, como TensorFlow, PyTorch y otras. ONNX Runtime está optimizado para el rendimiento en dispositivos edge, garantizando una ejecución eficiente de los modelos.
• Edge Impulse: Edge Impulse es una plataforma diseñada específicamente para el desarrollo de IA en el borde. Ofrece herramientas para la recopilación de datos, el entrenamiento de modelos y el despliegue, simplificando el proceso de creación y despliegue de soluciones de IA de vanguardia. Edge Impulse es compatible con una amplia gama de plataformas de hardware y proporciona una interfaz intuitiva para los desarrolladores.

Retos y consideraciones

Aunque la Edge AI ofrece numerosas ventajas, también presenta varios retos que deben abordarse:

• Recursos limitados: Ejecutar modelos complejos de IA en dispositivos con potencia de procesamiento, memoria y almacenamiento limitados es todo un reto. Los desarrolladores deben optimizar los modelos para equilibrar el rendimiento y el consumo de recursos, garantizando una ejecución eficiente en los dispositivos periféricos. Técnicas como cuantización de modelosla poda y la destilación de conocimientos se utilizan habitualmente para reducir la carga computacional y la huella de memoria de los modelos de IA.
• Limitaciones de potencia: Los dispositivos Edge, especialmente los alimentados por batería, requieren algoritmos y hardware de IA de bajo consumo. Garantizar una larga duración de la batería manteniendo el rendimiento es crucial para la adopción generalizada de la Edge AI. Técnicas como el diseño de hardware de bajo consumo, algoritmos energéticamente eficientesy la gestión dinámica de la energía son esenciales para minimizar el consumo de energía sin comprometer el rendimiento.
• Seguridad de los datos y privacidad: El tratamiento de datos sensibles en el borde requiere medidas de seguridad sólidas. Proteger los datos y garantizar el cumplimiento de normativas como la GDPR es fundamental para mantener la confianza de los usuarios y evitar las violaciones de datos. Técnicas como el cifrado, el arranque seguro y los entornos de ejecución de confianza se utilizan habitualmente para mejorar la seguridad y la privacidad de los datos en los despliegues de IA de borde.

Conclusión

La Edge AI representa un cambio significativo en la forma en que desplegamos y utilizamos la inteligencia artificial.

Al acercar la computación a las fuentes de datos, la Edge AI aborda las limitaciones de la IA basada en la nube, como la latencia, los problemas de privacidad y los costes de ancho de banda.

Los avances en hardware y software, incluido el desarrollo de modelos de IA más pequeños y eficientes, están impulsando el crecimiento de la Edge AI en diversos sectores.

La Edge AI promete un futuro en el que los dispositivos y aplicaciones inteligentes se integren a la perfección en nuestra vida cotidiana, haciéndola más rápida, segura y receptiva.