Durante mucho tiempo, ejecutar inteligencia artificial significaba enviar los datos a servidores centrales con grandes capacidades de procesamiento.
Pero eso está comenzando a cambiar.
La combinación de Edge Computing e inteligencia artificial está permitiendo ejecutar determinados modelos directamente cerca del lugar donde se generan los datos.
Esto se conoce como Edge AI.
Por ejemplo, una cámara industrial puede utilizar un modelo de IA local para detectar defectos en una línea de producción sin enviar continuamente todos los videos a la nube.
Esto ofrece varias ventajas:
- Menor latencia.
- Menor consumo de ancho de banda.
- Mayor privacidad.
- Funcionamiento incluso con conectividad limitada.
- Respuestas prácticamente inmediatas.
También puede utilizarse en vehículos, dispositivos IoT, cámaras de seguridad, teléfonos inteligentes y maquinaria industrial.
Sin embargo, ejecutar IA en dispositivos pequeños presenta desafíos.
Los modelos deben optimizarse para consumir menos memoria, energía y capacidad de procesamiento.
Esto está impulsando técnicas como cuantización y modelos más pequeños.
Tip Winxgo
No todo procesamiento de IA necesita realizarse en la nube. Cuando la latencia o privacidad sean críticas, analiza si una parte del procesamiento puede ejecutarse directamente en el Edge.
¿Crees que en el futuro la mayoría de nuestros dispositivos tendrán algún tipo de inteligencia artificial local?
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