Edge AI: cómo integrar inteligencia artificial en dispositivos sin depender de la nube

La Edge AI, también conocida como inteligencia artificial perimetral es una tecnología que permite ejecutar algoritmos de inteligencia artificial, directamente en los dispositivos locales.

Esto ayuda a generar respuestas inmediatas, protegiendo mejor la privacidad de los datos y reduciendo la dependencia de Internet, como ya ocurre con el edge computing en proyectos que requieren alta autonomía.

Hoy te explicaremos en qué consiste la Edge AI y también las ventajas que trae a tu empresa.

¿Qué es y por qué está ganando protagonismo? 

La Edge AI es un enfoque de inteligencia artificial capaz de procesar datos mediante algoritmos directamente en los dispositivos donde se generan.

Esto significa que no se requiere de enviar la información a otros servidores, remotos o subirlos a la nube pública o privada, utilizando chips especializados, sensores inteligentes y también frameworks optimizados, que ayudan a ejecutar modelos complejos, disminuyendo la latencia debido a que no se requiere de una conexión a Internet de alta velocidad.

La Edge AI está adquiriendo gran protagonismo debido a su capacidad para ofrecer respuestas en tiempo real, aumentando la privacidad de los datos, y también coadyuvando a una autonomía operativa.

Todo esto gracias a dispositivos conectados entre sí, los cuales permiten procesar datos localmente, disminuyendo los cuellos de botella.

Diferencias clave con IA tradicional basada en la nube 

La inteligencia artificial tradicional funciona enviando datos desde los dispositivos donde se obtienen, hasta un servidor o nube, donde se procesan y se devuelve la respuesta.

Esto hace que los cuellos de botella se produzcan, se dependa de la velocidad de Internet, y también se exponga una mayor cantidad de datos, al ser procesados o enviados a servidores externos, como sucede en arquitecturas de edge vs cloud computing.

Las diferencias claves son:

• Latencia: la Edge AI elimina los retrasos asociados a la transmisión de datos.
• Privacidad: al no tener que enviar los datos fuera del dispositivo, se protege la información más sensible.
• Confiabilidad: la Edge AI puede funcionar incluso sin conexión a Internet, algo crítico en situaciones de emergencia.
• Consumo de red: se reduce considerablemente el ancho de banda necesario, ya que no se requiere enviar grandes volúmenes de datos de forma constante.

Aplicaciones en industria, salud, logística y smart cities 

Debido a las grandes ventajas que ofrece el procesamiento local, hoy en día ya se han estado aplicando algoritmos de Edge AI diversos sectores, como:

Industria

En la industria se han comenzado a crear máquinas que detectan fallos mecánicos en tiempo real.

Estos sistemas de control de calidad ayudan a generar algoritmos automatizados, que no solamente detectan los problemas, sino que también ejecutan trabajos de mantenimiento predictivo.

Estas aplicaciones, y sobre todo el análisis en tiempo real, ayudan a evitar paros en la producción, y también a limitar los fallos a gran escala.

Sector salud

Cada vez son más utilizados los Wearables que monitorean los signos vitales, haciendo análisis en tiempo real de la salud de los usuarios.

Esto es importante porque no solamente se miden los niveles, sino que aquellos más modernos y con inteligencia artificial, son capaces de tomar decisiones preliminares sin conexión, detectando arritmias o caídas.

En los accidentes, la baja latencia es imprescindible, ya que el procesamiento y la velocidad de los datos extraídos puede ser la diferencia entre actuar o no a tiempo.

Logística

La logística es uno de los sectores que mejor se han visto beneficiados en cuanto a la inteligencia artificial, llevando inventarios de manera automatizada, tomando decisiones y regresando información a los centros de mando.

Con la llegada del Edge AI, los algoritmos de predicción se han implementado a vehículos autónomos, que optimizan las rutas y detectan obstáculos, todo ello para hacer más eficientes los procesos de entrega de productos, integrando tecnologías de Snowflake y BI en la nube para análisis avanzados.

Además, la implementación de sensores que monitorean la condición de transporte ayuda a prever las rutas, tomando las mejores decisiones en cuanto a qué insumos se deben de enviar, y en qué momento.

Ciudades inteligentes

La unión entre IOT y AI significa aplicar el Internet de las cosas, presente en los objetos físicos que están conectados en todo momento, ya que estos recogen y comparten datos en tiempo real.

En las ciudades inteligentes se han implementado sensores, termostatos y cámaras de vigilancia, que, con apoyo de la inteligencia artificial, las máquinas pueden aprender, reconociendo patrones y tomando decisiones automatizadas.

Las ventajas del Edge AI en las ciudades inteligentes, ayudan a evitar riesgos e incidentes de tráfico, sin necesidad de enviar los videos a la nube.

Otra aplicación son las instalaciones de iluminación que responden al movimiento en tiempo real.

Ventajas para la eficiencia, privacidad y latencia 

El Edge AI ofrece una gran gama de ventajas, gracias a la combinación única de velocidad, seguridad y autonomía.

Todas estas características del Edge AI permiten evitar cuellos de botella del procesamiento centralizado, operando con mayor eficacia.

Por ejemplo, la baja latencia ayuda a que la información sea procesada en tiempo real, obteniendo respuestas al instante, todas ellas, basadas en datos que se están obteniendo en el propio sistema.

Además, en cuanto a privacidad, esto ayuda a mantener los datos dentro del dispositivo, algo esencial cuando la seguridad de los datos es un imprescindible, incluso para cumplir con las normativas legales de la Unión Europea.

Si quieres liderar proyectos tecnológicos que integren inteligencia artificial y procesamiento local, descubre el Máster en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Información de OBS, donde aprenderás a aplicar soluciones innovadoras como Edge AI en entornos reales.

Conclusión: el potencial de la Edge AI en el futuro de la tecnología

La Edge AI ha estado redefiniendo cómo se procesan los datos, gracias a su capacidad de operar sin la dependencia de sistemas o almacenamiento de terceros.

Hoy en día cada segundo cuenta, por lo que procesar los datos de manera adecuada y con la mayor seguridad posible, ayuda a integrar la inteligencia artificial directamente a dispositivos, ofreciendo respuestas inmediatas.