Plataformas de edge AI: lleva la inteligencia artificial al límite del hardware

¿Alguna vez habías escuchado hablar de las plataformas de edge AI? Pues bien, la inteligencia artificial encuentra su potencial en muchas áreas, entre las que se encuentra el edge computing. Las plataformas de edge AI nos permiten ejecutar modelos de IA directamente con dispositivos locales, por eso es importante hablar de su funcionamiento y de por qué son tan importantes en el futuro de la tecnología.

¿Qué son las plataformas de edge AI?

Las plataformas de edge AI son soluciones que integran la inteligencia artificial con el edge computing, esto hace que los dispositivos en el extremo de la red procesen datos y tomen decisiones en tiempo real. A diferencia de la IA tradicional, que depende de la nube para el procesamiento, la edge AI ejecuta modelos de IA en dispositivos locales como smartphones, sensores IoT y vehículos autónomos. Esto reduce la latencia, mejora la privacidad y optimiza el uso del ancho de banda.

¿Cómo funcionan las plataformas de edge AI?

Las plataformas de edge AI combinan hardware y software optimizados para ejecutar modelos de IA en dispositivos locales. Veamos algunos componentes clave que se llevan a cabo en el proceso:

1. Dispositivos de borde: Incluyen una amplia gama de hardware, desde sensores IoT de bajo consumo hasta servidores potentes que pueden manejar cargas computacionales significativas. Ejemplos comunes son smartphones, drones y dispositivos domésticos inteligentes.
2. Modelos de IA: Los modelos de IA en el borde están optimizados para funcionar en entornos con recursos limitados. Estos modelos pueden incluir algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo diseñados para operar eficientemente en dispositivos con capacidad de procesamiento y memoria limitada.
3. Comunicación: Se utilizan protocolos de comunicación como MQTT y API REST para garantizar una conectividad eficiente entre los dispositivos de borde y la nube, permitiendo operaciones sincronizadas cuando sea necesario.

Proceso de edge AI

1. Recogida de datos: Los dispositivos de borde recogen continuamente datos de sensores, cámaras u otras fuentes.
2. Procesamiento de datos: Los modelos de IA procesan los datos localmente, analizando la información para extraer perspectivas significativas y hacer predicciones en tiempo real.
3. Acción en tiempo real: Basado en los resultados del modelo de IA, los dispositivos de borde pueden tomar medidas inmediatas, como ajustar la trayectoria de un vehículo autónomo o enviar alertas de seguridad.

Algunas plataformas de edge AI

Veamos 5 de las plataformas de edge AI más representativas:

NVIDIA Jetson

NVIDIA Jetson es una de las plataformas de edge AI más potentes y populares. Está diseñada para aplicaciones que requieren un alto rendimiento en procesamiento de inteligencia artificial, como la robótica, las ciudades inteligentes y la sanidad. Los dispositivos Jetson, como Jetson Nano y Jetson Xavier, permiten ejecutar modelos complejos de IA localmente, lo que los convierte en una opción bastante viable para despliegues en el borde. Sumado a esto, Jetson ofrece soporte para frameworks de IA como TensorFlow y PyTorch, lo cual facilita la implementación de modelos de aprendizaje profundo en el edge.

Google Coral

Google Coral es una plataforma de hardware diseñada para implementaciones de edge AI de forma rápida. Dispositivos como el Coral Dev Board y Coral USB Accelerator están equipados con la Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) de Google, que proporciona capacidades avanzadas de inferencia de aprendizaje automático con un bajo consumo de energía. Coral es genial en aplicaciones como la visión por ordenador y el IoT, y su integración con TensorFlow Lite permite a los desarrolladores ejecutar modelos de IA optimizados para dispositivos de borde.

Intel Movidius

Intel Movidius es conocido por su rendimiento energéticamente fuerte, esto hace que sea una excelente herramienta para aplicaciones basadas en la visión por computadora en dispositivos de borde. Los chips Movidius, entre los que se encuentra el Myriad X, están diseñados para soportar cargas de trabajo de aprendizaje profundo y visión por ordenador en dispositivos con recursos limitados, como drones, cámaras de seguridad y dispositivos domésticos inteligentes. Movidius se destaca por su capacidad de realizar inferencias de IA en tiempo real con un consumo mínimo de energía, lo que es crucial para dispositivos alimentados por batería.

AWS IoT Greengrass

AWS IoT Greengrass es una plataforma que permite a los dispositivos conectados ejecutar funciones de computación, analizar datos y comunicarse con otros dispositivos sin la necesidad de una conexión constante a la nube. Greengrass extiende las capacidades de AWS al edge, lo que hace que los dispositivos conectados puedan responder rápidamente a eventos locales, actuar sobre los datos generados y operar con menor latencia. Esta plataforma es muy usada en aplicaciones industriales y de automatización en las que la conectividad a la nube puede ser intermitente.

Microsoft Azure IoT Edge

Azure IoT Edge es una plataforma de Microsoft que permite la implementación de servicios de nube en dispositivos de borde. Azure IoT Edge facilita el despliegue de modelos de IA entrenados en la nube directamente en dispositivos locales y hace que las organizaciones aprovechen la inteligencia artificial en tiempo real sin depender de la conexión continua a la nube. La plataforma también soporta una amplia gama de lenguajes de programación y permite la integración con otros servicios de Azure, lo que la hace flexible y potente para diversas aplicaciones industriales.

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