Echa un vistazo a cómo la IA Edge permite un procesamiento de datos más rápido y eficiente en origen, transformando sectores como la sanidad, la fabricación y los hogares inteligentes.
La tecnología Edge AI, que procesa y analiza los datos directamente en dispositivos como ordenadores personales, dispositivos IoT o servidores Edge especializados, hace que el almacenamiento y procesamiento de datos sea más rápido y accesible al gestionar las operaciones localmente. Ayuda a evitar los problemas habituales de los sistemas en la nube, como la latencia y los límites 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 la toma de decisiones en tiempo real, como detectar obstáculos o responder a las señales de tráfico al instante. Al procesar los datos directamente en el vehículo, Edge AI permite respuestas en fracciones de segundo que serían demasiado lentas si dependieran de un servidor en la nube distante.
La IA periférica es cada vez más popular, y se espera que el mercado mundial alcance los 143.060 millones de dólares en 2034. Diferentes industrias están utilizando la IA en el borde para mejorar los flujos de trabajo, automatizar tareas e impulsar la innovación, al tiempo que abordan retos como la latencia, la seguridad y el coste.
En este artículo, veremos cómo la IA de vanguardia está marcando la diferencia en campos como la sanidad y la fabricación, junto con algunas cosas que hay que tener en cuenta al ponerla en práctica. Empecemos.
La IA Edge combina la computación Edge y la inteligencia artificial (IA). La computación de borde es un marco tecnológico que procesa los datos más cerca de donde se generan, lo que permite realizar análisis en tiempo real, mejorar la fiabilidad y ahorrar costes. El componente de IA lleva los algoritmos de aprendizaje automático directamente al borde, haciendo posible que los dispositivos tomen decisiones inteligentes localmente. Este enfoque reduce la necesidad de una nube o centro de datos centralizado, que puede introducir retrasos en el procesamiento. La nube puede seguir utilizándose 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 Edge.
A continuación te explicamos cómo funcionan los sistemas Edge AI:
La IA Edge y la IA Cloud son dos enfoques distintos de la implementación de la IA, cada uno con ventajas y desventajas únicas. Como ya hemos comentado con la IA Edge, los datos se procesan directamente en los dispositivos locales, lo que garantiza una baja latencia, una mayor privacidad y una dependencia mínima 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 hacerse 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 plantear problemas de privacidad, porque los datos sensibles deben transmitirse y almacenarse en servidores externos.
Otra diferencia clave radica en el coste y la tensión de red asociados a la IA en la Nube. El procesamiento en potentes servidores remotos puede ser costoso, especialmente cuando se manejan grandes volúmenes de datos como vídeo o audio, y la transmisión de estos datos por la red añade más tensión.
La IA de borde gestiona estos retos procesando los datos directamente en el dispositivo, reduciendo los costes relacionados con la nube, aliviando la carga de la red y manteniendo segura la información sensible in situ. En lugar de enviar datos en bruto, normalmente sólo se transmiten los resultados finales (o inferencias), lo que ofrece una solución más eficiente y centrada en la privacidad.
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 su procesamiento puede resultar ineficaz en situaciones que requieren una supervisión en tiempo real. Una gran solución a este problema es ejecutar modelos de visión por ordenador en dispositivos periféricos.
Los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 suelen entrenarse en la nube, pero pueden desplegarse en el borde para dar soporte a aplicaciones en tiempo real directamente in situ. 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 con mayor eficacia cuando procesan los datos localmente, justo donde se recoge la información visual (de cámaras, sensores, etc.).
Ahora que hemos explorado qué es la IA de vanguardia, veamos más de cerca algunas aplicaciones del mundo real.
Un diagnóstico rápido y una atención al paciente excelente son las principales prioridades de todo centro sanitario, y la IA de vanguardia desempeña un papel clave en la consecución de estos objetivos. Los proveedores de asistencia sanitaria están experimentando cambios transformadores gracias al uso de la IA periférica y los dispositivos inteligentes. Juntas, estas tecnologías crean sistemas sanitarios más rápidos, seguros y con mayor capacidad de respuesta.
Por ejemplo, los dispositivos vestibles impulsados por IA de vanguardia pueden controlar continuamente las constantes vitales, como la frecuencia cardiaca, la tensión arterial, los niveles de glucosa y la respiración. Incluso pueden detectar caídas repentinas y avisar inmediatamente a los cuidadores. En las ambulancias, la IA de vanguardia 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.
Edge AI también puede ayudar con el despliegue de modelos de visión por ordenador, como YOLO11, para aplicaciones como la detección de objetos del personal médico. Esta aplicación concreta se centra en determinar la ubicación y los movimientos de los profesionales sanitarios dentro de una sala en tiempo real, ayudando a controlar el cumplimiento de los protocolos de seguridad y mejorando 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 Edge permite proporcionar información valiosa sin necesidad de una conectividad constante a la nube en un quirófano, garantizando la privacidad y proporcionando información inmediata a los equipos sanitarios.
Fabricantes de todo el mundo utilizan la tecnología de IA de vanguardia 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 de borde permite el mantenimiento predictivo, lo que permite a las fábricas detectar los primeros signos de fallo de los equipos y predecir las averías antes de que se produzcan problemas importantes. Este enfoque proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad, ampliar la vida útil de los equipos y mantener un funcionamiento fluido.
Edge AI también mejora el control de calidad utilizando Vision AI para detectar defectos en los productos antes de que se empaqueten para su envío. Al analizar imágenes y vídeos directamente in situ, Edge AI puede identificar rápidamente los defectos, garantizando que sólo lleguen a los clientes productos de alta calidad. La información inmediata permite a los fabricantes abordar los problemas de inmediato, reduciendo los residuos, 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, las casas inteligentes están llenas de dispositivos que utilizan IA de vanguardia para mejorar la calidad de vida de los residentes. Si un residente quiere ver quién está en la puerta o ajustar la temperatura de la casa a través de su smartphone, la tecnología Edge lo hace posible procesando los datos 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.
En cuanto a la automatización doméstica, el procesamiento local mediante IA de borde 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 borde, las casas inteligentes pueden funcionar de forma independiente sin necesidad de conexión a Internet. Además, la IA periférica integrada con la visión por ordenador puede mejorar la accesibilidad dentro de las viviendas. Utilizando técnicas como la estimación de la postura humana, pueden crearse sistemas de detección de gestos de la mano para controlar otros sistemas de la casa, como luces o televisores.
A pesar de las ventajas que ofrecen, los sistemas Edge AI siguen evolucionando y se enfrentan a ciertos retos y limitaciones. He aquí algunas limitaciones que debes tener en cuenta antes de decidirte a integrar soluciones de IA Edge en tu empresa u hogar.
La IA Edge 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 Edge aumenta la eficiencia y permite tomar decisiones rápidas 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 Edge AI para gestionar tareas en tiempo real la convierte en una valiosa herramienta para el futuro.
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