Entender las aplicaciones reales de la Edge AI

La tecnología de Edge AI, que procesa y analiza datos directamente en dispositivos como ordenadores personales, dispositivos IoT o servidores perimetrales especializados, hace que el almacenamiento y el procesamiento de datos sean más rápidos y accesibles al gestionar las operaciones localmente. Ayuda a evitar problemas comunes en los sistemas en la nube, como la latencia y los límites de ancho de banda, lo que se traduce en un rendimiento más rápido y fiable. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, el procesamiento local es esencial para la toma de decisiones en tiempo real, como detectar obstáculos o responder al instante a las señales de tráfico. Al procesar los datos directamente en el vehículo, Edge AI permite respuestas en una fracción de segundo que serían demasiado lentas si dependieran de un servidor remoto en la nube.

Edge AI es cada vez más popular, y se espera que el mercado global alcance los 143.060 millones de dólares para 2034. Diversas industrias utilizan la inteligencia artificial perimetral para mejorar los flujos de trabajo, automatizar tareas e impulsar la innovación, al tiempo que abordan retos como la latencia, la seguridad y el coste.

En este artículo veremos cómo Edge AI está marcando la diferencia en ámbitos como la sanidad y la fabricación, junto con algunos aspectos que debes tener en cuenta al ponerla en práctica. ¡Empecemos!

Fig 1. El mercado global de Edge AI.

Cómo funciona la Edge AI#

Edge AI combina la informática de borde y la inteligencia artificial (IA). La informática de borde es un marco tecnológico que procesa los datos más cerca de donde se generan, lo que permite análisis en tiempo real, mayor fiabilidad y ahorro de costes. El componente de IA lleva los algoritmos de aprendizaje automático directamente al borde, lo que posibilita que los dispositivos tomen decisiones inteligentes de forma local. Este enfoque reduce la necesidad de una nube centralizada o un centro de datos, que pueden introducir retrasos en el procesamiento. La nube se puede seguir utilizando para un almacenamiento de datos más complejo, análisis a mayor escala y actualizaciones de modelos de IA, complementando el procesamiento local más rápido que proporciona Edge AI.

Fig 2. Un resumen de Edge AI.

Aquí tienes un vistazo a cómo funcionan los sistemas de Edge AI:

• Recopilación de datos: Los sensores del dispositivo reúnen información bruta del entorno, como lecturas de temperatura o el estado de los equipos en entornos industriales.
• Limpieza de datos: Los datos recopilados se procesan rápidamente en el dispositivo para filtrar el ruido y centrarse en los detalles relevantes.
• Realización de predicciones: Los datos depurados son analizados por un modelo de IA integrado directamente en el dispositivo perimetral.
• Toma de decisiones: A partir del análisis, el sistema de IA toma decisiones e inicia cualquier acción o respuesta necesaria.

Edge AI vs. Cloud AI#

La Edge AI y la Cloud AI son dos enfoques distintos para la implementación de IA, cada uno con ventajas y contrapartidas únicas. Como ya hemos comentado con la Edge AI, los datos se procesan directamente en dispositivos locales, lo que garantiza una baja latencia, mayor privacidad y una dependencia mínima de la conectividad a internet.

A diferencia de Edge AI, la IA en la nube utiliza servidores remotos para el procesamiento de datos, lo que ofrece una mayor escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, esto suele hacerse a costa de una mayor latencia y un mayor consumo de ancho de banda debido a la necesidad de transmisión de datos a través de internet. La IA en la nube también puede plantear problemas de privacidad porque los datos confidenciales deben transmitirse y almacenarse en servidores externos.

Fig 3. Edge AI frente a la IA en la nube.

Otra diferencia clave radica en el coste y la saturación de la red asociados a la IA en la nube. El procesamiento en potentes servidores remotos puede resultar costoso, especialmente al gestionar grandes volúmenes de datos como vídeo o audio, y la transmisión de estos datos a través de la red añade una carga adicional.

Edge AI aborda estos retos procesando los datos directamente en el dispositivo, lo que reduce los costes relacionados con la nube, alivia la carga de la red y mantiene la información confidencial segura in situ. En lugar de enviar datos brutos, normalmente solo se transmiten los resultados finales (o inferencias), ofreciendo una solución más eficiente y centrada en la privacidad.

Edge AI para reconocimiento de imágenes#

Las aplicaciones de visión artificial suelen implicar el análisis de enormes cantidades de datos no estructurados (datos que carecen de un formato predefinido), principalmente imágenes y vídeos. Enviar todos estos datos a un servidor remoto en la nube para su procesamiento puede ser ineficaz en situaciones que requieren monitorización en tiempo real. Una gran solución a este problema es ejecutar modelos de visión artificial en dispositivos de borde.

Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 suelen entrenarse en la nube, pero pueden desplegarse en el borde para admitir aplicaciones en tiempo real directamente in situ. YOLO11 está diseñado específicamente para tareas que requieren respuestas instantáneas, por lo que resulta especialmente útil para aplicaciones como sistemas de seguridad, sistemas de control de calidad y dispositivos domésticos inteligentes. Estas aplicaciones funcionan de forma más eficiente cuando procesan los datos localmente, justo donde se recopila la información visual (de cámaras, sensores, etc.).

Fig 4. Despliegue de modelos de visión artificial en el borde.

Aplicaciones de Edge AI#

Ahora que hemos explorado qué es la Edge AI, veamos más de cerca algunas aplicaciones del mundo real.

Edge AI en aplicaciones de atención sanitaria#

Un diagnóstico rápido y una excelente atención al paciente son las máximas prioridades de cualquier centro sanitario, y Edge AI desempeña un papel clave para alcanzar estos objetivos. Los proveedores de asistencia sanitaria están experimentando cambios transformadores mediante el uso de Edge AI y dispositivos inteligentes. Juntas, estas tecnologías crean sistemas sanitarios más rápidos, seguros y con mayor capacidad de respuesta.

Por ejemplo, los dispositivos wearables impulsados por Edge AI pueden monitorizar continuamente constantes vitales como la frecuencia cardiaca, la presión arterial, los niveles de glucosa y la respiración. Incluso pueden detectar caídas repentinas y avisar inmediatamente al personal de asistencia. En las ambulancias, Edge AI puede analizar in situ los datos de los monitores de los pacientes. Los conocimientos extraídos de este análisis pueden compartirse con los médicos, ayudándoles a preparar tratamientos antes de que el paciente llegue al hospital.

Edge AI también puede ayudar en el despliegue de modelos de visión artificial, como YOLO11, para aplicaciones como la detección de objetos del personal médico. Esta aplicación en particular se centra en determinar la ubicación y los movimientos de los profesionales sanitarios dentro de una habitación en tiempo real, lo que ayuda a supervisar el cumplimiento de los protocolos de seguridad y a mejorar la concienciación situacional.

La detección de objetos puede ayudar a verificar si el personal está colocado correctamente durante los procedimientos y si cumple las normas de higiene y seguridad, como mantener una posición segura alrededor de los equipos. Edge AI permite ofrecer información valiosa sin necesidad de una conectividad constante a la nube en un quirófano, lo que garantiza la privacidad y proporciona retroalimentación inmediata a los equipos médicos.

Fig 5. Un ejemplo de uso de Ultralytics YOLO11 para supervisar al personal del hospital.

Edge AI para la automatización industrial#

Los fabricantes de todo el mundo utilizan la tecnología Edge AI para que sus operaciones sean más rápidas, eficientes y productivas. Al utilizar datos en tiempo real de sensores y dispositivos IoT, Edge AI permite el mantenimiento predictivo, lo que permite a las fábricas detectar indicios tempranos de fallos en los equipos y predecir averías antes de que se produzcan problemas graves. Este enfoque proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los equipos y mantener unas operaciones fluidas.

Edge AI también mejora el control de calidad mediante el uso de IA de visión para detectar defectos en los productos antes de que se empaqueten para su envío. Al analizar imágenes y vídeos directamente in situ, Edge AI puede identificar rápidamente los fallos, garantizando que solo los productos de alta calidad lleguen a los clientes. La retroalimentación inmediata permite a los fabricantes solucionar los problemas al momento, reduciendo los residuos, mejorando los estándares de los productos y aumentando la satisfacción del cliente.

Edge AI para dispositivos IoT en el hogar#

Desde timbres inteligentes que suenan automáticamente cuando alguien se acerca hasta luces que se apagan cuando una habitación está vacía, los hogares inteligentes están llenos de dispositivos que utilizan Edge AI para mejorar la calidad de vida de sus residentes. Tanto si un residente quiere ver quién está en la puerta como ajustar la temperatura de la casa a través de su smartphone, la tecnología perimetral lo hace posible procesando los datos directamente in situ en lugar de depender de un servidor remoto. El uso de Edge AI ayuda a proteger la privacidad del residente y reduce el riesgo de acceso no autorizado a los datos personales.

En lo que respecta a la domótica, el procesamiento local mediante Edge AI es crucial para las aplicaciones que necesitan una respuesta inmediata. Estas aplicaciones incluyen sistemas de seguridad, sistemas de iluminación y controles ambientales. Al procesar los datos en el borde, las casas inteligentes pueden funcionar de forma independiente sin necesidad de conexión a internet. Asimismo, la tecnología Edge AI integrada con la visión artificial puede mejorar la accesibilidad dentro de los hogares. Mediante el uso de técnicas como la estimación de posturas humanas, se pueden crear sistemas de detección de gestos con las manos para controlar otros sistemas dentro del hogar, como las luces o los televisores.

Fig 6. Un sistema de control para el hogar inteligente basado en Edge AI.

Desafíos y limitaciones#

A pesar de las ventajas que ofrecen, los sistemas de Edge AI todavía están evolucionando y se enfrentan a ciertos desafíos y limitaciones. Aquí tienes algunas limitaciones a tener en cuenta antes de decidir integrar soluciones de Edge AI en tu negocio o hogar.

• Riesgos de seguridad: Aunque Edge AI mejora la seguridad al mantener los datos locales, también se enfrenta a algunos riesgos a nivel local, debidos principalmente a errores humanos y a contraseñas poco seguras.

• Potencia de cálculo limitada: Los sistemas Edge AI suelen disponer de menor potencia de cálculo que la IA basada en la nube, lo que los limita a tareas específicas. Mientras que la nube puede manejar modelos grandes, Edge AI es más adecuada para tareas más sencillas y pequeñas.

• Problemas de compatibilidad de máquinas: Especialmente en entornos empresariales, Edge AI se enfrenta a retos con diferentes tipos de máquinas, y los problemas de compatibilidad pueden provocar fallos y averías cuando se utilizan juntas máquinas incompatibles.

Aprovechando la potencia del borde#

La Edge AI permite a las industrias trabajar más rápido y tomar decisiones más inteligentes al procesar los datos directamente donde se crean. Este enfoque acelera las operaciones, mejora la seguridad de los datos y reduce los costes de internet.

En sectores como la atención sanitaria, la fabricación y los hogares inteligentes, la Edge AI aumenta la eficiencia y permite una toma de decisiones rápida sin depender de un acceso constante a la nube. Aunque existen algunas limitaciones, como los posibles riesgos de seguridad y la capacidad limitada para tareas complejas, la capacidad de la Edge AI para gestionar tareas en tiempo real la convierte en una herramienta valiosa para el futuro.

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