12 de noviembre de 2024
Eche un vistazo a cómo Edge AI permite un procesamiento de datos más rápido y eficiente en la fuente, transformando industrias como la atención médica, la fabricación y los hogares inteligentes.
La tecnología Edge AI, 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 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 los vehículos autónomos, el procesamiento local es esencial para la toma de decisiones en tiempo real, como la detección de obstáculos o la respuesta instantánea a las señales de tráfico. Al procesar los datos directamente en el vehículo, Edge AI permite respuestas en fracciones de segundo que serían demasiado lentas si se dependiera de un servidor en la nube distante.
Edge AI es cada vez más popular, y se espera que el mercado global alcance los 143.060 millones de dólares en 2034. Diferentes industrias están utilizando Edge AI para mejorar los flujos de trabajo, automatizar tareas y generar innovación, al tiempo que abordan desafíos como la latencia, la seguridad y el coste.
En este artículo, analizaremos cómo la IA en el borde está marcando la diferencia en campos como la atención médica y la fabricación, junto con algunas cosas a tener en cuenta al ponerla en práctica. ¡Empecemos!
La IA en el borde combina la computación en el borde y la inteligencia artificial (IA). La computación en el borde es un marco tecnológico que procesa los datos más cerca de donde se generan, lo que permite el análisis en tiempo real, una mayor fiabilidad y un ahorro de costes. El componente de IA lleva los algoritmos de aprendizaje automático directamente al borde, lo que permite a los dispositivos tomar decisiones inteligentes localmente. Este enfoque reduce la necesidad de una nube o centro de datos centralizado, lo que puede introducir retrasos en el procesamiento. La nube todavía se puede utilizar para el almacenamiento de datos más complejos, el análisis a mayor escala y las actualizaciones de los modelos de IA, complementando el procesamiento más rápido y localizado proporcionado por la IA en el borde.
Así es como funcionan los sistemas Edge AI:
La IA en el borde y la IA en la nube son dos enfoques distintos para la implementación de la IA, cada uno con beneficios y desventajas únicos. Como ya hemos comentado con la IA en el borde, los datos se procesan directamente en los dispositivos locales, lo que garantiza una baja latencia, una mayor privacidad y una mínima dependencia de la conectividad a Internet.
A diferencia de la IA en el borde, la IA en la nube utiliza servidores remotos para el procesamiento de datos, lo que ofrece mayor escalabilidad y flexibilidad. Sin embargo, esto suele ser a expensas de una mayor latencia y un mayor uso del ancho de banda debido a la necesidad de transmisión de datos a través de Internet. La IA en la nube también puede generar preocupaciones sobre la privacidad, ya que los datos confidenciales deben transmitirse y almacenarse en servidores externos.
Otra diferencia clave radica en el costo y la tensión de la red asociados con la IA en la nube. El procesamiento en potentes servidores remotos puede ser costoso, especialmente cuando se manejan grandes volúmenes de datos como video o audio, y la transmisión de estos datos a través de la red añade aún más tensión.
La IA en el borde aborda 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 confidencial segura en el sitio. 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.
Las aplicaciones de visión artificial a menudo implican 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 en la nube remoto para su procesamiento puede ser ineficiente en situaciones que requieren monitoreo 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 a menudo se entrenan en la nube, pero se pueden implementar en el borde para admitir aplicaciones en tiempo real directamente en el sitio. 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 manera más eficiente cuando procesan datos localmente, justo donde se recopila la información visual (de cámaras, sensores, etc.).
Ahora que hemos explorado qué es la IA en el borde, analicemos más de cerca algunas aplicaciones del mundo real.
Un diagnóstico rápido y una excelente atención al paciente son las principales prioridades para todos los centros sanitarios, y la IA en el borde juega un papel clave en la consecución de estos objetivos. Los proveedores de atención médica están experimentando cambios transformadores mediante el uso de la IA en el borde y los dispositivos inteligentes. Juntas, estas tecnologías crean sistemas de atención médica más rápidos, seguros y con mayor capacidad de respuesta.
Por ejemplo, los dispositivos portátiles alimentados por IA en el borde pueden controlar continuamente los signos vitales como la frecuencia cardíaca, 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 IA en el borde puede analizar los datos de los monitores de pacientes in situ. Los conocimientos obtenidos del análisis pueden compartirse con los médicos, lo que les ayuda a preparar los tratamientos antes de que el paciente llegue al hospital.
La IA en el borde también puede ayudar con 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 las ubicaciones y los movimientos de los profesionales de la salud dentro de una habitación en tiempo real, ayudando a supervisar 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 IA en el borde permite proporcionar información valiosa sin requerir una conectividad constante a la nube en un quirófano, lo que garantiza la privacidad y brinda retroalimentación inmediata a los equipos de atención médica.
Los fabricantes de todo el mundo están utilizando la tecnología de IA en el borde para que sus operaciones sean más rápidas, eficientes y productivas. Mediante el uso de datos en tiempo real de sensores y dispositivos IoT, la IA en el borde permite el mantenimiento predictivo, lo que permite a las fábricas detectar signos tempranos de fallas en los equipos y predecir averías antes de que ocurran problemas mayores. Este enfoque proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad, prolongar la vida útil de los equipos y mantener operaciones sin problemas.
La IA en el borde también mejora el control de calidad mediante el uso de Vision AI para detectar defectos del producto antes de que se empaqueten para su envío. Al analizar imágenes y vídeos directamente en el sitio, la IA en el borde puede identificar rápidamente los defectos, garantizando que solo los productos de alta calidad lleguen a los clientes. La retroalimentación inmediata permite a los fabricantes abordar los problemas de inmediato, reduciendo el desperdicio, mejorando los estándares del producto y aumentando la satisfacción del cliente.
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 borde 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 teléfono inteligente, la tecnología edge lo hace posible procesando los datos directamente en el sitio en lugar de depender de un servidor remoto. El uso de la IA en el borde ayuda a proteger la privacidad del residente y reduce el riesgo de acceso no autorizado a los datos personales.
Con respecto a la automatización del hogar, el procesamiento local mediante IA en el borde es crucial para las aplicaciones que necesitan retroalimentación inmediata. Estas aplicaciones incluyen sistemas de seguridad, sistemas de iluminación y controles ambientales. Al procesar los datos en el borde, los hogares inteligentes pueden operar de forma independiente sin necesidad de una conexión a Internet. Además, la IA en el borde integrada con la visión artificial puede mejorar la accesibilidad dentro de los hogares. Utilizando técnicas como la estimación de la pose humana, se pueden crear sistemas de detección de gestos con las manos para controlar otros sistemas dentro del hogar, como las luces o los televisores.
A pesar de los beneficios que ofrecen, los sistemas Edge AI aún están evolucionando y enfrentan ciertos desafíos y limitaciones. Aquí hay algunas limitaciones a tener en cuenta antes de decidir integrar soluciones de Edge AI en su negocio u hogar.
La IA en el borde está permitiendo a las industrias trabajar más rápido y tomar decisiones más inteligentes procesando 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 una toma de decisiones rápida sin depender del 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 IA en el Edge para gestionar tareas en tiempo real la convierte en una herramienta valiosa para el futuro.
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