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?Qué es la inteligencia en el dispositivo?
En los últimos a?os, el machine learning y el deep learning han impulsado una nueva ola de automatización e inteligencia en todos los sectores, mostrando los avances que han logrado la inteligencia artificial y la informática.
Sin embargo, las limitaciones de la informática tradicional para la IA son cada vez más evidentes a medida que se generan, procesan y almacenan más y más datos. Ahí es donde entra en juego la inteligencia en el dispositivo, con la capacidad de los dispositivos para realizar tareas localmente sin depender de servicios basados en la nube o servidores remotos.
Los recientes avances tecnológicos han hecho posible la aparición de la inteligencia en el dispositivo, ya que ahora las organizaciones pueden entrenar modelos de IA y desplegarlos en producción en los dispositivos, gracias al avance de las redes neuronales.
Además, el desarrollo de GPU altamente paralelas que pueden ejecutar redes neuronales ha contribuido a la causa. Con la adopción generalizada de dispositivos IoT, se pueden recopilar big data de diversas fuentes, como sensores industriales, cámaras inteligentes y robots, y combinarlos con los dispositivos necesarios para desplegar modelos de IA en dispositivos. Esto ha permitido a las organizaciones aprovechar el poder de la inteligencia en los dispositivos.
El potencial de la inteligencia en el dispositivo también se ha visto impulsado por la llegada del 5G, que proporciona una conectividad más rápida, estable y segura para los dispositivos IoT.
Por lo tanto, la aparición de la inteligencia en el dispositivo se ha visto impulsada por los recientes avances tecnológicos que han hecho posible desplegar modelos de IA en los dispositivos, los avances en la infraestructura informática y la adopción generalizada de dispositivos IoT, que hacen posible recopilar big data de diversas fuentes.
?Cómo desarrollar la inteligencia en los dispositivos?
La inteligencia en los dispositivos necesita hardware avanzado, como GPU, aceleradores y chips de IA. Normalmente, los modelos de IA se entrenan y optimizan en la nube utilizando muchos datos. Después, estos modelos se transforman en un formato que funcione en los dispositivos, utilizando marcos como Tensorflow Lite, Pytorch Mobile y ML Kit de Google. Algunos ejemplos de procesadores que admiten inteligencia en los dispositivos son Samsung Exynos y Qualcomm Snapdragon.
A continuación, estos modelos se incorporan a dispositivos en fábricas, hospitales, coches, satélites y hogares. Procesan los datos localmente, proporcionando información en tiempo real. Pero los modelos de IA pueden tener problemas durante el procesamiento. Cuando esto ocurre, los datos problemáticos se envían a la nube para seguir entrenando el modelo de IA original.
Este bucle de retroalimentación es fundamental porque ayuda a perfeccionar los modelos de IA, aumentando su rendimiento. Tras su despliegue, los modelos de IA en el dispositivo siguen haciéndose más inteligentes, ya que mejoran continuamente con el tiempo.
Además de entrenar modelos en las nubes, hay algunas aplicaciones que realizan el entrenamiento y la inferencia en los dispositivos. Ejemplos populares de estas aplicaciones son la función “Oye Siri“, la función “Now Playing” del teléfono Google Pixel, que reconoce los sonidos a tu alrededor, y?Face ID en el iPhone.
Ventajas de la Inteligencia en el Dispositivo
La inteligencia en el dispositivo es una tecnología descentralizada y fiable que no requiere acceso a Internet para procesar los datos, lo que la hace ideal para aplicaciones de IA de misión crítica y grado de producción. Proporciona un procesamiento más rápido y eficiente de los datos al eliminar la necesidad de enviarlos a servidores remotos para su procesamiento. Esto reduce la latencia, mejora el rendimiento general del dispositivo y reduce el uso de datos.
Además, la inteligencia en el dispositivo proporciona mayor privacidad y seguridad al procesar los datos localmente en el dispositivo, reduciendo el riesgo de que la información sensible quede expuesta a terceros. Con el creciente número de dispositivos conectados, la inteligencia en el dispositivo es cada vez más importante en sectores como la sanidad, las finanzas y la administración pública, donde la privacidad y la seguridad de los datos son cruciales.
A medida que los modelos de IA en el dispositivo se entrenan con más datos, se vuelven cada vez más precisos. Cuando una aplicación se enfrenta a datos que no puede procesar con precisión, suele cargarlos para permitir que la IA se vuelva a entrenar y aprenda de ellos. Esto se traduce en un mejor rendimiento y precisión con el tiempo.
La inteligencia en el dispositivo también permite nuevos casos de uso y aplicaciones, como la alimentación de asistentes de voz, traducción en tiempo real y aplicaciones de realidad aumentada. A medida que más dispositivos sean capaces de procesar datos localmente, podemos esperar que surjan casos de uso aún más innovadores.
Aplicaciones de la Inteligencia en el Dispositivo
La inteligencia en el dispositivo está revolucionando varias industrias con sus aplicaciones en el mundo real. He aquí algunos ejemplos:
- Teléfonos inteligentes: La inteligencia en el dispositivo se utiliza mucho en los teléfonos inteligentes. Asistentes virtuales como Siri y Google Assistant se basan en la inteligencia en el dispositivo para procesar órdenes de voz al instante, sin necesidad de conexión a Internet. Además, la inteligencia en el dispositivo permite funciones como el reconocimiento facial para una autenticación y desbloqueo seguros del teléfono.
- Vehículos autónomos: La inteligencia en el dispositivo también está transformando la industria del automóvil al impulsar los vehículos autónomos. Al procesar datos de sensores y cámaras localmente en el vehículo, la inteligencia en el dispositivo puede identificar peligros potenciales y tomar decisiones rápidas para evitar accidentes.
- Sanidad: La inteligencia en el dispositivo está haciendo más accesible y eficiente la asistencia sanitaria, al permitir la monitorización y el diagnóstico remotos de los pacientes. Los dispositivos portátiles, como los smartwatches y los rastreadores de fitness, utilizan la inteligencia en el dispositivo para controlar las constantes vitales y alertar a pacientes y médicos de posibles problemas de salud. También pueden analizar imágenes médicas para mejorar la precisión y rapidez de los diagnósticos.
- Fabricación: La inteligencia en el dispositivo se está utilizando en la fabricación para reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia. Al analizar los datos de los sensores de las máquinas en tiempo real, la inteligencia en el dispositivo puede predecir los problemas antes de que causen averías, lo que permite un mantenimiento predictivo y reduce la necesidad de costosas reparaciones.
- Comercio minorista: La inteligencia en el dispositivo está transformando el sector minorista al ofrecer experiencias de compra personalizadas. Analiza los datos de los clientes y ofrece recomendaciones personalizadas de productos y promociones específicas, mejorando la satisfacción y la fidelidad de los clientes.
Conclusión
En resumen, la inteligencia en el dispositivo está revolucionando las industrias al proporcionar un procesamiento de datos más rápido, mayor seguridad y privacidad, y nuevas aplicaciones. El futuro de la inteligencia en el dispositivo parece prometedor con el continuo crecimiento de las capacidades de hardware, la expansión del Internet de las Cosas y la creciente demanda de procesamiento de datos en tiempo real. Con ello, se espera que la inteligencia en el dispositivo allane el camino para una mayor innovación y desarrollo.
