‘Edge AI’, beneficios de la inteligencia artificial local

La Edge AI es una rama emergente de la inteligencia artificial que está revolucionando la industria al lograr que los dispositivos actúen de forma más inteligente y autónoma y procesen datos en milisegundos.

¿Qué es la Edge AI?

La Edge AI o inteligencia artificial en el borde es la implementación de la IA en un entorno de computación de borde o Edge computing. Permite que los cálculos se realicen cerca de donde se recopilan los datos en vez de en servidores en la nube o en sitios externos. Al no necesitar de conexiones para enviar la información fuera, la Edge AI posibilita que los dispositivos tomen decisiones más inteligentes y de modo más rápido. Procesando referencias en milisegundos, el uso de esta tecnología proporciona respuestas y comentarios en tiempo real, casi instantáneamente.

¿Cuáles son los beneficios de emplear Edge AI?

Utilizar estos estudios llevados a cabo localmente con métodos avanzados como el aprendizaje automático o machine learning presenta los siguientes beneficios:

• Análisis en tiempo real. La Edge AI facilita el uso de capacidades informáticas de alto rendimiento próximas al lugar en el que se ubican, por ejemplo, sensores IoT de los que se extrae la información, lo que acelera la toma de decisiones.
• Latencia reducida. El tiempo necesario para tratar los datos disminuye al no requerir los dispositivos de transferencias de ida y vuelta.
• Menores requisitos de ancho de banda. Se ahorra almacenamiento en la nube y ancho de banda al procesar cerca del origen.
• Mejor seguridad. El tratamiento local evita que los datos confidenciales queden expuestos a posibles ciberdelincuentes al no enviarlos a ubicaciones externas. No obstante, estos también son vulnerables y pueden sufrir amenazas o ataques.
• Velocidades más altas. La capacidad de procesamiento es más ágil que la de la computación en la nube.

Una de las mayores diferencias entre la Edge AI y la inteligencia artificial convencional es que la primera no envía informaciones a un sistema en la nube. Por el contrario, se analizan dentro de los dispositivos conectados que operan en el borde de la red. Así se agrega una capa de inteligencia, ya que los aparatos no solo recogen datos sino que pueden actuar mediante la tecnología machine learning.

Aplicaciones de Edge AI en la industria

Las grandes capacidades de la Edge AI se demuestran en su potencial en numerosos sectores industriales:

• Automoción. Los vehículos con Edge AI pueden tomar decisiones como cambiar de carril para evitar colisiones, lo que mejora la seguridad en carretera. Esta tecnología es la que hace posibles los coches autónomos.
• Asistentes de voz. Aprenden a reconocer las voces de forma local para saber cuándo tienen que encenderse y responder.
• Control de procesos. Analizar datos en tiempo real aporta una mayor eficiencia a las empresas.
• Energía. Instalaciones como las plantas de petróleo y gas suelen ubicarse en lugares remotos. Gracias a la Edge AI, pueden procesar información de modo independiente.
• Industria e intralogística. Los robots pueden adaptarse a cambios en el entorno sin intervención humana y realizar tareas de manera autónoma. Un ejemplo son los robots de picking. Otras aplicaciones son la automatización de las líneas de ensamblaje mediante el uso del IIoT, la visión artificial para inspeccionar productos en busca de defectos y el mantenimiento predictivo de los equipos.
• Salud y supervisión de pacientes. Los tratamientos y diagnósticos son más precisos cuando los resultados se analizan en tiempo real. Además, herramientas como monitores de frecuencia cardiaca o glucosa alertan a los pacientes de cualquier anomalía.
• Sistemas de seguridad. Los aparatos de vigilancia con Edge AI pueden detectar intrusos e incidencias y enviar avisos de forma autónoma.

Asimismo, la computación con Edge AI puede emplearse para controlar los consumos de energía en operaciones industriales reduciendo el impacto medioambiental.

Ventajas y desventajas de la Edge AI

Con el objeto de implantar la Edge AI, los servidores locales o dispositivos necesitan una cierta capacidad de cómputo para poder ejecutar los modelos analíticos y los algoritmos de inteligencia artificial. En ocasiones también tienen limitaciones en cuanto a memoria y espacio de almacenamiento de datos. Si funcionan con batería, la autonomía puede sumarse a sus desventajas.

A fin de evitar estos contratiempos, conviene utilizar arquitecturas específicas para aparatos de baja potencia y recurrir a procesadores para aplicaciones de IA como los de visión artificial y de inferencia de redes neuronales.

Lo que distingue la inteligencia artificial en el borde y la inteligencia artificial en la nube es dónde se ejecutan los algoritmos:

• Edge AI. Los datos se almacenan y emplean en un hardware periférico a la red, ya sean sensores, vehículos o dispositivos IoT. Requiere menos ancho de banda y su latencia es casi imperceptible. Puede funcionar en áreas remotas sin conectividad. Sus desventajas son los límites de memoria, la necesidad de optimizar algoritmos y de usar hardware específico.
• IA en la nube. La información se procesa en servidores cloud convencionales y centralizados, generalmente gestionados por un proveedor. Entre sus ventajas se encuentran una mayor capacidad y potencia de cálculo para la gestión de grandes cantidades de datos. Sin embargo, la obligación de transferirlos puede ralentizar las comunicaciones.

El futuro de la logística y la inteligencia artificial

Utilizar la Edge AI es de ayuda en los casos en los que hay que analizar y tratar información de forma inmediata. Esta tecnología todavía se halla en sus primeras fases mientras que seguimos asistiendo a los nuevos desarrollos de hardware específico para IA y a la mejora de la capacidad de almacenamiento y procesamiento en dispositivos IoT.

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