La inteligencia artificial ha revolucionado a tales niveles que ha cambiado por completo industrias y todo tipo de sectores, modificando por completo la forma de interactuar con la tecnología. 

Sin embargo, la evolución de la IA trae consigo nuevos problemas y retos por resolver, como la necesidad de un procesamiento de datos más rápido y eficiente, y una mayor seguridad y privacidad. 

La respuesta a todo esto se encuentra en la inteligencia artificial en el borde, también conocida como Edge AI que algunas marcas como Samsung o Google ya han incorporado en dispositivos como sus últimos móviles.

Sin embargo, ¿qué es realmente Edge AI, también conocida como inteligencia artificial en el borde? ¿Qué ventajas supone? ¿Dónde se está aplicando actualmente?

• ¿Qué es la inteligencia artificial en el borde o Edge AI?
• ¿Por qué implementar Edge AI en los móviles? ¿Cuáles son sus beneficios?
• Casos de uso y aplicaciones de Edge AI

¿Qué es la inteligencia artificial en el borde o Edge AI?

La inteligencia artificial en el borde es un nuevo paradigma que lleva esta tecnología a los dispositivos donde se generan los datos. En lugar de enviar los datos a la nube para su procesamiento, la Edge AI permite realizar análisis y tomar decisiones en tiempo real, directamente en el dispositivo.

Se llama "IA en el borde" porque el cálculo de la IA se realiza cerca del usuario en el borde de la red, cerca de donde se encuentran los datos, en lugar de la nube o un centro de datos.

Imagina que tu casa es como una red informática. La nube sería como un servidor central en otra ciudad, y los dispositivos de tu casa, como el router, las cámaras de seguridad y los móviles, serían como los dispositivos en el borde.

Con la IA que todo el mundo conoce de herramientas como ChatGPT, todos los datos de tus dispositivos, como los de tu ordenador cuando usas este chatbot, se enviarían al servidor central en la nube para su procesamiento. Esto puede ser lento, especialmente si tienes muchos dispositivos o si tu conexión a internet es débil.

Con la Edge AI, los dispositivos procesan sus propios datos localmente, como si cada dispositivo tuviera su propio mini-cerebro. Esto significa que las decisiones se pueden tomar mucho más rápido, sin necesidad de esperar a la nube y, sobre todo, de una forma más segura y privada.

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¿Por qué implementar Edge AI en los móviles? ¿Cuáles son sus beneficios?

1. Latencia reducida

La implementación de Edge AI facilita el procesamiento y análisis de datos directamente en el dispositivo local, lo que lleva a una reducción de la latencia en comparación con el envío de datos a la nube. Esta mejora es muy importante en aplicaciones que necesitan respuestas en tiempo real, como sistemas de seguridad y vehículos autónomos, mejorando la eficacia y la rapidez de las operaciones.

2. Mejora de privacidad de tus datos y la seguridad

Por otro lado, también garantiza un nivel extra de privacidad y seguridad, ya que la información sensible no necesita ser enviada a través de la red, minimizando así en cierta parte el riesgo de exposición a cualquier problema. 

Sin embargo, esto no significa que los datos estén seguros o protegidos contra piratas informáticos y otras amenazas a la seguridad, ya que al final, aunque se 

3. Menor carga de red

Como resulta lógico, al final reduce bastante la cantidad de información que debe ser transmitida a través de la red. Esta reducción no solo alivia la congestión de esta, sino que también contribuye a la disminución de los costes asociados con la transmisión de grandes volúmenes de datos. Menos transmisión de datos, más eficiencia. 

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4. Puede funcionar sin conexión

Una característica importante de la inteligencia artificial en el borde es su capacidad para permitir que los dispositivos continúen funcionando incluso en entornos donde no hay conectividad a Internet. 

Esto resulta vital y un gran paso hacia adelante en zonas remotas o rurales o en aplicaciones que requieren una alta disponibilidad, asegurando que los sistemas sigan funcionando de manera ininterrumpida, incluso si no hay conexión.

5. Usa menos energía

Debido a que Edge AI procesa datos a nivel local, ahorra costes de energía. Los dispositivos están diseñados para hacer un consumo de energía eficiente, lo que significa que los requisitos de esta para ejecutar la IA en el borde son mucho menores que en los centros de datos en la nube.

Casos de uso y aplicaciones de Edge AI

Actualmente, existen ejemplos claros como el reconocimiento facial y las actualizaciones de tráfico en tiempo real en vehículos semiautónomos, dispositivos conectados y móviles. Además, los videojuegos, los robots, los drones, los dispositivos portátiles de monitoreo de la salud y las cámaras de seguridad están comenzando a admitir Edge AI.

Estas son algunas de las áreas clave donde la Edge AI está encontrando su pequeño gran hueco:

1. Procesos de detección de cámaras de seguridad: las cámaras de vigilancia tradicionales graban imágenes durante horas y almacenan y utilizan los datos según sea necesario. Sin embargo, con Edge AI, el proceso algorítmico se ejecuta en el propio sistema en tiempo real, lo que permite que la cámara detecte y maneje situaciones sospechosas en tiempo real. 
2. Análisis de imágenes y vídeos: por ejemplo, puede ayudar a generar respuestas automatizadas a estímulos audiovisuales en robots. También se puede utilizar para el reconocimiento de espacios y escenas en tiempo real.
3. Mejorar la eficacia del Internet industrial de las cosas (IIoT): los algoritmos de IA pueden monitorear posibles defectos y errores en la cadena de producción y permitir ajustes en tiempo real a los procesos de producción.
4. La IA llega a los smartphones: algunos terminales premium como los últimos Galaxy S24 de Samsung o los Pixel 8 ya incorporan esta tecnología, dando a sus usuarios todo el potencial de esta tecnología de una forma más eficiente.

Como ves, la llegada poco a poco de la inteligencia artificial en el borde no solo es un gran avance tecnológico, esto también se traduce en una mejora enorme de eficiencia, seguridad y capacidad de respuesta de los sistemas.