En la era de la Inteligencia Artificial el gran objetivo de las empresas es poder tomar decisiones en tiempo real y proporcionar experiencias personalizadas. Ahí es donde Edge AI aparece como una tendencia emergente que mejora exponencialmente el análisis de datos. Esta es una de las tecnologías que se convertirán en el futuro próximo de la IA, y en pocos años alcanzará su madurez comercial. No tardaremos en ver su impacto real en la industria o en los servicios, de ahí que sea importante conocer todas sus características.
Edge AI, o IA en el borde, es una combinación entre edge computing e inteligencia artificial. Es decir, implementa algoritmos y modelos de IA directamente en dispositivos IoT o servidores cercanos a la fuente de datos. Cloud AI requiere enviar los datos a un centro de datos o una plataforma cloud, donde se almacenan. Edge AI, en cambio, en lugar de enviar los datos a la nube, permite procesarlos en tiempo real en el dispositivo o en el servidor local. Gracias a los algoritmos de machine learning procesa datos generados por los propios dispositivos a nivel local. Eso permite una respuesta instantánea y mucha más privacidad.
Edge AI es una de las tendencias que presentan un rápido crecimiento en la IA y que tiene más potencial a corto plazo
Algunos ejemplos de aplicaciones de Edge AI los podemos encontrar en teléfonos inteligentes, ordenadores portátiles y robots. Pero también en dispositivos de mayor tamaño como drones, cámaras de videovigilancia con análisis de vídeo o vehículos sin conductor.
La tecnología de Edge AI es una de las herramientas de IA que se puede aplicar en muchos sectores, desde la Industria Inteligente a los asistentes de voz. Estas son algunas de las tendencias actuales en la IA en el borde:
Edge AI permite un procesamiento de datos más rápido en dispositivos IoT. Y eso es fundamental para aquellas aplicaciones que necesitan una respuesta en tiempo local. Al poder tomar decisiones locales se reduce la dependencia de la conexión a cloud. Y eso mejora considerablemente la eficiencia y la seguridad en las aplicaciones IoT.
En el caso de los vehículos autónomos el análisis de datos en tiempo real es crítico. Ya que gracias a eso pueden detectar objetos, navegar o tomar decisiones. Por eso, al permitir el procesamiento de datos a bordo, Edge AI se está utilizando para mejorar la autonomía y la seguridad de este tipo de vehículos.
También en la robótica puede tener muchas aplicaciones. Por ejemplo, en aplicaciones de fabricación y logística es esencial que los robots puedan tomar decisiones en tiempo real.
En el sector minorista y la industria manufacturera la IA en el borde se puede aplicar en la optimización de la gestión de inventario, el análisis de patrones de compra o la detección de anomalías. Esto permite la personalización de la experiencia de cliente tanto en las tiendas físicas como en el comercio online. Gracias a la implementación de Edge AI se mejora en estos casos la eficiencia y se reducen costes.
Los dispositivos médicos portátiles y las soluciones de diagnóstico basadas en Edge AI ofrecen una atención más personalizada y accesible. La IA en el borde permite procesar localmente los datos de todos los dispositivos médicos. Lo que aumenta las posibilidades de supervisión de los pacientes. Así pues, esta tecnología puede transformar la atención médica al permitir la detección temprana de enfermedades, la monitorización continua de pacientes o la telemedicina.
Edge AI se puede usar en sistemas de vídeo vigilancia para detectar intrusiones o comportamientos sospechosos en tiempo real. Gracias a la capacidad de procesar datos localmente se reduce la carga en redes y se puede permitir un almacenamiento de vídeo más eficiente.
Así pues, Edge AI es una de las tendencias que presentan un rápido crecimiento en la IA y que tiene más potencial a corto plazo. Está transformando la forma en la que se procesan y analizan los datos. Gracias a su latencia reducida, una mayor privacidad y seguridad y la eficiencia en el uso de la red, esta tecnología tendrá un impacto significativo en muchas industrias. En definitiva, al hablar de IA en el borde hablamos de una próxima generación de soluciones inteligentes y personalizadas en tiempo real.
