Comprende las aplicaciones reales de la inteligencia artificial en el edge

La tecnología de IA en el edge, que procesa y analiza datos directamente en dispositivos como ordenadores personales, dispositivos IoT o servidores edge especializados, hace que el almacenamiento y el procesamiento de datos sean más rápidos y accesibles al gestionar las operaciones localmente. Ayuda a evitar problemas habituales de los sistemas en la nube, como la latencia y las limitaciones 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 tomar decisiones en tiempo real, como detectar obstáculos o responder al instante a las señales de tráfico. Al procesar los datos directamente en el vehículo, la IA en el edge permite responder en fracciones de segundo, algo que sería demasiado lento si dependiera de un servidor en la nube distante.

La IA en el edge es cada vez más popular, y se espera que el mercado mundial alcance los 143,06 mil millones de dólares en 2034. Diferentes sectores utilizan la IA en el edge para mejorar los flujos de trabajo, automatizar tareas e impulsar la innovación, al tiempo que afrontan desafíos como la latencia, la seguridad y los costes.

En este artículo, veremos cómo la IA en el edge está marcando la diferencia en ámbitos como la sanidad y la fabricación, junto con algunos aspectos que debes tener en cuenta al implementarla. ¡Empecemos!

Fig. 1. El mercado mundial de la IA en el edge.

Cómo funciona la IA en el edge#

La IA en el edge combina la computación edge y la inteligencia artificial (AI). La computación edge es un marco tecnológico que procesa los datos más cerca del lugar donde se generan, lo que permite realizar análisis en tiempo real, mejorar la fiabilidad y ahorrar costes. El componente de AI lleva los algoritmos de aprendizaje automático directamente al edge, haciendo posible que los dispositivos tomen decisiones inteligentes localmente. Este enfoque reduce la necesidad de una nube o un centro de datos centralizados, que pueden introducir retrasos en el procesamiento. La nube aún puede utilizarse para almacenar datos más complejos, realizar análisis a mayor escala y actualizar los modelos de AI, complementando el procesamiento localizado y más rápido que proporciona la IA en el edge.

Fig. 2. Descripción general de la IA en el edge.

Así funcionan los sistemas de IA en el edge:

• Recopilación de datos: Los sensores del dispositivo recopilan información sin procesar 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: Un modelo de AI integrado directamente en el dispositivo edge analiza los datos limpios.
• Toma de decisiones: Basándose en el análisis, el sistema de AI toma decisiones e inicia las acciones o respuestas necesarias.

IA en el edge frente a IA en la nube#

La IA en el edge y la IA en la nube son dos enfoques distintos para implementar la AI, cada uno con ventajas y contrapartidas específicas. Como ya hemos explicado en el caso de la IA en el edge, los datos se procesan directamente en dispositivos locales, lo que garantiza una latencia baja, una mayor privacidad y una dependencia mínima de la conectividad a Internet.

A diferencia de la IA en el edge, la IA en la nube utiliza servidores remotos para procesar los datos, lo que ofrece mayor escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, esto suele traducirse en una latencia más alta y un mayor uso del ancho de banda debido a la necesidad de transmitir datos por Internet. La IA en la nube también puede plantear problemas de privacidad, ya que los datos sensibles deben transmitirse y almacenarse en servidores externos.

Fig. 3. IA en el edge frente a IA en la nube.

Otra diferencia clave reside en el coste y la carga de red asociados a la IA en la nube. Procesar datos en potentes servidores remotos puede resultar caro, especialmente al gestionar grandes volúmenes de datos, como audio o vídeo, y transmitirlos por la red añade una carga adicional.

La IA en el edge afronta estos desafíos procesando los datos directamente en el dispositivo, reduciendo 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 los datos sin procesar, normalmente solo se transmiten los resultados finales (o inferencias), lo que ofrece una solución más eficiente y centrada en la privacidad.

IA en el edge para el reconocimiento de imágenes#

Las aplicaciones de visión por ordenador 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 procesarlos puede resultar ineficiente en situaciones que requieren supervisión en tiempo real. Una excelente solución a este problema es ejecutar modelos de visión por ordenador en dispositivos edge.

Los modelos de visión por ordenador, como Ultralytics YOLO11, suelen entrenarse en la nube, pero pueden implementarse en el edge para admitir aplicaciones en tiempo real directamente en las instalaciones. YOLO11 está diseñado específicamente para tareas que requieren respuestas instantáneas, por lo que resulta especialmente útil para aplicaciones como los sistemas de seguridad, los sistemas de control de calidad y los 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. Implementación de modelos de visión por ordenador en el edge.

Aplicaciones de la IA en el edge#

Ahora que hemos visto qué es la IA en el edge, analicemos algunas aplicaciones reales con más detalle.

La IA en el edge en aplicaciones sanitarias#

El diagnóstico rápido y una excelente atención al paciente son prioridades fundamentales para cualquier centro sanitario, y la IA en el edge desempeña un papel clave para alcanzar estos objetivos. Los proveedores sanitarios están experimentando cambios transformadores gracias al uso de la IA en el edge y los dispositivos inteligentes. Juntas, estas tecnologías crean sistemas sanitarios más rápidos, seguros y sensibles.

Por ejemplo, los dispositivos wearables basados en IA en el edge pueden supervisar continuamente las constantes vitales, como la frecuencia cardiaca, la presión arterial, los niveles de glucosa y la respiración. Incluso pueden detectar caídas repentinas y avisar inmediatamente a los cuidadores. En las ambulancias, la IA en el edge puede analizar in situ los datos de los monitores de los pacientes. La información obtenida del análisis puede compartirse con los médicos, ayudándoles a preparar los tratamientos antes de que el paciente llegue al hospital.

La IA en el edge también puede ayudar a implementar modelos de visión por ordenador, como YOLO11, para aplicaciones como la detección de objetos del personal médico. Esta aplicación concreta se centra en determinar en tiempo real la ubicación y los movimientos de los profesionales sanitarios dentro de una sala, lo que ayuda a supervisar el cumplimiento de los protocolos de seguridad y mejora el conocimiento de la situación.

La detección de objetos puede ayudar a verificar si el personal está colocado correctamente durante los procedimientos y cumple las directrices de higiene y seguridad, como mantener una posición segura alrededor de los equipos. La IA en el edge permite proporcionar información valiosa sin requerir una conexión constante a la nube en un quirófano, garantizando la privacidad y ofreciendo comentarios inmediatos a los equipos sanitarios.

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

IA en el edge para la automatización industrial#

Los fabricantes de todo el mundo utilizan la tecnología de IA en el edge para hacer que sus operaciones sean más rápidas, eficientes y productivas. Al utilizar datos en tiempo real de sensores y dispositivos IoT, la IA en el edge permite realizar un mantenimiento predictivo, lo que permite a las fábricas detectar los primeros signos de fallo de los equipos y predecir averías antes de que se produzcan problemas importantes. Este enfoque proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los equipos y mantener unas operaciones fluidas.

La IA en el edge también mejora el control de calidad mediante el uso de IA para visión para detectar defectos en los productos antes de embalarlos para su envío. Al analizar imágenes y vídeos directamente in situ, la IA en el edge puede identificar rápidamente los defectos y garantizar que solo lleguen a los clientes productos de alta calidad. Los comentarios inmediatos permiten a los fabricantes solucionar los problemas de inmediato, reducir los residuos, mejorar los estándares de los productos y aumentar la satisfacción del cliente.

IA en el edge 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 la IA en el edge para mejorar la calidad de vida de sus habitantes. Tanto si una persona quiere ver quién está en la puerta como si quiere ajustar la temperatura de la casa mediante su smartphone, la tecnología edge lo hace posible al procesar los datos directamente in situ en lugar de depender de un servidor remoto. El uso de la IA en el edge ayuda a proteger la privacidad de los habitantes y reduce el riesgo de acceso no autorizado a los datos personales.

En lo que respecta a la automatización del hogar, el procesamiento local de la IA en el edge 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 edge, los hogares inteligentes pueden funcionar de forma independiente sin necesidad de conexión a Internet. Además, la IA en el edge integrada con la visión por ordenador puede mejorar la accesibilidad en los hogares. Mediante técnicas como la estimación de la pose humana, es posible crear sistemas de detección de gestos de las manos para controlar otros sistemas del hogar, como las luces o los televisores.

Fig. 6. Un sistema de control doméstico inteligente habilitado para la IA en el edge.

Desafíos y limitaciones#

A pesar de las ventajas que ofrecen, los sistemas de IA en el edge siguen evolucionando y afrontan ciertos desafíos y limitaciones. Estas son algunas limitaciones que debes tener en cuenta antes de decidir integrar soluciones de IA en el edge en tu empresa o tu hogar.

• Riesgos de seguridad: Aunque la IA en el edge mejora la seguridad al mantener los datos localmente, también afronta ciertos riesgos en el ámbito local, principalmente debido a errores humanos y contraseñas poco seguras.

• Potencia informática limitada: Los sistemas de IA en el edge suelen tener menos potencia informática que la AI basada en la nube, lo que los limita a tareas específicas. Mientras que la nube puede gestionar modelos grandes, la IA en el edge se adapta mejor a tareas más sencillas y pequeñas.

• Problemas de compatibilidad entre máquinas: Especialmente en entornos empresariales, la IA en el edge afronta desafíos relacionados con distintos tipos de máquinas, y los problemas de compatibilidad pueden provocar fallos y averías cuando se utilizan juntas máquinas incompatibles.

Aprovechar el potencial del edge#

La IA en el edge permite a los sectores 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 sanidad, la fabricación y los hogares inteligentes, la IA en el edge aumenta la eficiencia y permite tomar decisiones rápidas sin depender de un acceso constante a la nube. Aunque existen algunas limitaciones, como posibles riesgos de seguridad y una capacidad limitada para tareas complejas, la capacidad de la IA en el edge para gestionar tareas en tiempo real la convierte en una herramienta valiosa para el futuro.

Para obtener más información, visita nuestro repositorio de GitHub y participa en nuestra comunidad. Explora las aplicaciones de AI en coches autónomos y agricultura en nuestras páginas de soluciones. 🚀