En este artículo de fondo, Shawn Luke nos explica como la Edge AI utiliza la inteligencia artificial directamente dentro de un dispositivo, computando cerca de la fuente de datos, en lugar de un centro de datos externo con computación en nube.
Desde los asistentes domésticos inteligentes (piense en Alexa, Google o Siri) hasta los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) que avisan a un controlador cuando se sale de su carril de circulación, el mundo confía en la IA de vanguardia para proporcionar procesamiento en tiempo real a estos dispositivos cada vez más comunes e importantes.
La Edge AI ofrece una latencia reducida, un procesamiento más rápido, una menor necesidad de conectividad constante a Internet y puede reducir los problemas de privacidad. Esta tecnología representa un cambio significativo en la forma en que se procesan los datos y, a medida que crece la demanda de inteligencia en tiempo real, la Edge AI de vanguardia está bien posicionada para continuar su fuerte impacto en muchas industrias.
El mayor valor de la inteligencia artificial en los bordes es la velocidad que puede aportar a las aplicaciones críticas. A diferencia de la IA de nube/centro de datos, la Edge AI no envía datos a través de enlaces de red y espera un tiempo de respuesta razonable. Más bien, la Edge AI realiza el cálculo localmente (a menudo en un sistema operativo en tiempo real), que destaca por ofrecer respuestas oportunas.
Para situaciones como la visión artificial en una línea de producción y saber que un producto puede desviarse en un segundo, la Edge AI está bien equipada. Del mismo modo, no querrá que las señales de su coche dependieran de los tiempos de respuesta de la red o de los servidores en la nube.
Edge AI para procesamiento en tiempo real
Muchas actividades en tiempo real están impulsando la necesidad de Edge AI. Aplicaciones como asistentes domésticos inteligentes, ADAS, monitorización de pacientes y mantenimiento predictivo son usos notables de la tecnología. Desde respuestas rápidas a preguntas domésticas, notificaciones de salida de carril en un vehículo o una lectura de glucosa enviada a un smartphone, la Edge AI ofrece respuestas rápidas al tiempo que minimiza los problemas de privacidad.
Llevamos tiempo viendo que la Edge AI funciona bien en la cadena de suministro, sobre todo en almacenes y fábricas.
En la última década también se ha producido un crecimiento sustancial de la tecnología en el sector del transporte, como en el caso de los drones de reparto que navegan a través de condiciones como las nubes. Edge AI también está haciendo grandes cosas para los ingenieros, especialmente en el sector de la tecnología médica, un área crítica de avance.
Por ejemplo, los ingenieros que desarrollan marcapasos y otros dispositivos cardiacos pueden dar a los médicos herramientas para detectar ritmos cardiacos anormales y, al mismo tiempo, programar proactivamente los dispositivos para que ofrezcan orientación sobre cuándo buscar una intervención médica posterior. La tecnología médica seguirá incrementando el uso de la Edge AI y desarrollando nuevas capacidades.
