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 de borde 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 con los sistemas en la nube, como la latencia y los límites de ancho de banda, lo que resulta en un rendimiento más rápido y fiable. Por ejemplo, en vehículos autónomos, el procesamiento local es esencial para la toma de decisiones en tiempo real, como detectar obstáculos o responder instantáneamente a señales de tráfico. Al procesar los datos directamente en el vehículo, la Edge AI permite respuestas en fracciones de segundo que serían demasiado lentas si dependieran de un servidor en la nube distante.

La Edge AI es cada vez más popular y se espera que el mercado global alcance los 143 060 millones de dólares para 2034. Diferentes sectores están utilizando la Edge AI para mejorar los flujos de trabajo, automatizar tareas y fomentar la innovación mientras abordan desafíos como la latencia, la seguridad y los costes.

En este artículo, veremos cómo la Edge AI está marcando la diferencia en campos como la atención sanitaria y la fabricación, junto con algunas cosas a tener en cuenta al ponerla en práctica. ¡Empecemos!

Fig 1. El mercado global de Edge AI.

Link to this sectionCómo funciona la Edge AI#

La Edge AI combina la computación de borde y la inteligencia artificial (AI). La computación de borde es un marco tecnológico que procesa los datos más cerca de donde se generan, permitiendo análisis en tiempo real, una mejor fiabilidad y ahorro de costes. El componente de IA lleva algoritmos de machine learning directamente al borde, haciendo posible que los dispositivos tomen decisiones inteligentes localmente. Este enfoque reduce la necesidad de una nube centralizada o un centro de datos, que pueden introducir retrasos en el procesamiento. La nube todavía se puede utilizar para el almacenamiento de datos más complejos, análisis a mayor escala y actualizaciones de modelos de IA, complementando el procesamiento más rápido y localizado que proporciona la 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 del equipo 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 limpios son analizados por un modelo de IA integrado directamente en el dispositivo de borde.
• Toma de decisiones: Basándose en el análisis, el sistema de IA toma decisiones e inicia las acciones o respuestas necesarias.

Link to this sectionEdge 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 la Edge AI, la Cloud AI 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 uso de ancho de banda debido a la necesidad de transmisión de datos a través de internet. La Cloud AI también puede suscitar preocupaciones sobre la privacidad porque los datos sensibles deben ser transmitidos y almacenados en servidores externos.

Fig 3. Edge AI vs. Cloud AI.

Otra diferencia clave reside en el coste y la tensión sobre la red asociados a la Cloud AI. El procesamiento en potentes servidores remotos puede resultar costoso, especialmente al manejar grandes volúmenes de datos como vídeo o audio, y transmitir estos datos a través de la red añade aún más carga.

La Edge AI gestiona estos desafíos procesando los datos directamente en el dispositivo, recortando los costes relacionados con la nube, aliviando la carga de la red y manteniendo la información sensible segura en las instalaciones. 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.

Link to this sectionEdge AI para reconocimiento de imágenes#

Las aplicaciones de computer vision a menudo implican analizar 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 ineficiente en situaciones que requieren monitorización en tiempo real. Una gran solución a este problema es ejecutar modelos de computer vision en dispositivos de borde.

Los modelos de computer vision como Ultralytics YOLO11 a menudo se entrenan en la nube, pero pueden desplegarse en el borde para soportar aplicaciones en tiempo real directamente en las instalaciones. YOLO11 está diseñado específicamente para tareas que requieren respuestas instantáneas, lo que lo hace 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 computer vision en el borde.

Link to this sectionAplicaciones de Edge AI#

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

Link to this sectionEdge AI en aplicaciones de atención sanitaria#

El diagnóstico rápido y una excelente atención al paciente son prioridades máximas para cualquier centro de salud, y la Edge AI desempeña un papel clave para alcanzar estos objetivos. Los proveedores de atención sanitaria están viendo cambios transformadores mediante el uso de Edge AI y dispositivos inteligentes. Juntas, estas tecnologías crean sistemas de atención sanitaria más rápidos, seguros y receptivos.

Por ejemplo, los dispositivos wearables impulsados por Edge AI pueden monitorizar continuamente signos vitales como el ritmo cardíaco, la presión arterial, los niveles de glucosa y la respiración. Incluso pueden detectar caídas repentinas y notificar inmediatamente a los cuidadores. En las ambulancias, la Edge AI puede analizar datos de los monitores de los pacientes in situ. Las perspectivas recopiladas del análisis pueden compartirse con los médicos, ayudándoles a preparar tratamientos antes de que el paciente llegue al hospital.

La Edge AI también puede ayudar con el despliegue de modelos de computer vision, como YOLO11, para aplicaciones como la detección de objetos del personal médico. Esta aplicación particular se centra en determinar las ubicaciones y los movimientos de los profesionales sanitarios dentro de una habitación en tiempo real, ayudando a monitorizar el cumplimiento de los protocolos de seguridad y mejorando la conciencia situacional.

La detección de objetos puede ayudar a verificar si el personal está posicionado correctamente durante los procedimientos y si cumple con las pautas de higiene y seguridad, como mantener un posicionamiento seguro alrededor del equipo. La Edge AI permite proporcionar información valiosa sin necesidad de una conectividad constante a la nube en un quirófano, garantizando la privacidad y ofreciendo feedback inmediato a los equipos sanitarios.

Fig 5. Un ejemplo del uso de YOLO11 para monitorizar al personal hospitalario.

Link to this sectionEdge AI para la automatización industrial#

Los fabricantes de todo el mundo están utilizando la tecnología de Edge AI para hacer sus operaciones más rápidas, más eficientes y más productivas. Al utilizar datos en tiempo real de sensores y dispositivos IoT, la Edge AI permite el mantenimiento predictivo, permitiendo a las fábricas detectar signos tempranos de fallo del equipo y predecir averías antes de que ocurran problemas mayores. Este enfoque proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil del equipo y mantener operaciones fluidas.

La Edge AI también mejora el control de calidad mediante el uso de vision AI para detectar defectos en los productos antes de que sean empaquetados para su envío. Al analizar imágenes y vídeos directamente in situ, la Edge AI puede identificar fallos rápidamente, asegurando que solo los productos de alta calidad lleguen a los clientes. El feedback inmediato permite a los fabricantes abordar los problemas de inmediato, reduciendo residuos, mejorando los estándares del producto e impulsando la satisfacción del cliente.

Link to this sectionEdge 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 los residentes. Ya sea que un residente quiera ver quién está en la puerta o ajustar la temperatura de la casa a través de su smartphone, la tecnología de borde lo hace posible procesando 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 datos personales.

Con respecto a la automatización del hogar, el procesamiento local mediante Edge AI es crucial para aplicaciones que necesitan feedback inmediato. Estas aplicaciones incluyen sistemas de seguridad, sistemas de iluminación y controles medioambientales. Al procesar datos en el borde, los hogares inteligentes pueden operar independientemente sin necesidad de una conexión a internet. Además, la Edge AI integrada con computer vision puede mejorar la accesibilidad dentro de los hogares. Usando técnicas como la estimación de pose humana, se pueden crear sistemas de detección de gestos con las manos para controlar otros sistemas dentro del hogar, como luces o televisores.

Fig 6. Un sistema de control doméstico inteligente habilitado para Edge AI.

Link to this sectionDesafíos 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 la Edge AI mejora la seguridad al mantener los datos locales, también se enfrenta a algunos riesgos a nivel local, principalmente debido a errores humanos y contraseñas inseguras.

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

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

Link to this sectionAprovechando 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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