IA | 11 de diciembre de 2023

Imagen cortesía de DALL-E

Impulsando un futuro de IA eficiente para los dispositivos cotidianos con TinyML

¿Qué es TinyML?

Aprendizaje automático diminuto (TinyML) es un campo emergente en el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, caracterizado por su enfoque en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático que pueden operar en dispositivos de bajo consumo y con recursos limitados. Este campo está ganando rápidamente atención (ver:  Fundación TinyML) debido a su potencial para llevar capacidades inteligentes a una amplia gama de dispositivos pequeños, particularmente aquellos en el ecosistema de Internet de las cosas (IoT).

• Los modelos TinyML están diseñados para funcionar en bajo consumo de energía, a menudo en el rango de milivatios o menos. Esto los hace ideales para dispositivos que funcionan con baterías y que recolectan energía.
• El Los algoritmos están optimizados para tener una huella pequeña., tanto en términos de memoria como de requisitos computacionales. Esto les permite ejecutarse en microcontroladores y otras plataformas informáticas pequeñas.

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• A diferencia de los modelos tradicionales de aprendizaje automático que requieren conectividad en la nube para cálculos pesados, Los modelos TinyML procesan datos localmente. Esto reduce la latencia, mejora la privacidad y disminuye la necesidad de transmisión continua de datos.
• Amplia aplicabilidad: TinyML es ampliamente aplicable a diversos sectores, incluidos la atención médica, la agricultura, el monitoreo ambiental y los hogares inteligentes, y ofrece funciones inteligentes sin la necesidad de una gran potencia informática o una conectividad constante a la nube.

Revolucionando la privacidad y la eficiencia de los datos

La contribución más importante de TinyML radica en su capacidad para procesar datos localmente en dispositivos, evitando la necesidad de transmisión de datos basada en la nube. Esto no sólo mejora la privacidad de los datos, una preocupación creciente en la era digital, sino que también reduce significativamente la huella energética de las operaciones de IA. Como Jeremy Russ Como señala Mondaq, esta capacidad de procesamiento local aborda las preocupaciones de confidencialidad que plantean los servicios basados ​​en la nube como ChatGPT, especialmente en sectores sensibles como la propiedad intelectual y las patentes.

Amplio espectro de aplicaciones

Desde dispositivos domésticos inteligentes hasta ayudas agrícolas, las aplicaciones de TinyML son diversas. El Independiente de Harvard destaca su papel en mejorando dispositivos como Amazon Alexa y Google Nest Audio, lo que los convierte más eficiente y consciente de la privacidad.

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Su capacidad para funcionar con un mínimo de energía y memoria lo hace ideal para integrarse en una amplia gama de productos y servicios. Esta integración puede conducir a operaciones comerciales más inteligentes, más eficientes y respetuosas con el medio ambiente. Las instalaciones de dispositivos que utilizan la tecnología TinyML mejorarán significativamente crecer de casi 2 mil millones en 2020 a más de 11 mil millones en 2027 según la investigación de ABI.

David Lobina, Analista principal de investigación de ABI:

“Un tema común del mercado de TinyML es la idea de llevar el aprendizaje automático (ML) a todos, o más exactamente, llevar el ML a todas partes. TinyML es más útil en sensores ambientales y existen muchos casos de uso posibles. De hecho, considere cualquier tipo de datos sensoriales del entorno que puedan ser atendidos y probablemente exista un modelo de ML que pueda aplicarse a esos datos. Los sensores ambientales y de sonido siguen siendo los sensores ambientales más destacados e impulsarán el enorme aumento de instalaciones de dispositivos TinyML”.

En agricultura, aplicaciones como PlantMD aprovechan TinyML para diagnosticar enfermedades de las plantas, incluso sin conexión a Internet. En el sector sanitario, TinyML se utiliza para controlar los signos vitales e incluso controlar la propagación de enfermedades como el dengue y la malaria.

Outlook

TinyML está a la vanguardia de una nueva era en IA y ofrece a las empresas formas innovadoras de aprovechar el poder del aprendizaje automático y al mismo tiempo abordar cuestiones críticas como la privacidad y la sostenibilidad.

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A medida que esta tecnología siga evolucionando, sin duda abrirá nuevas vías para la innovación y la eficiencia empresarial, convirtiéndola en un actor clave en el futuro de la IA en los negocios.

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• Fuente: https://ncfacanada.org/how-tinyml-is-unleashing-ai-power-in-everyday-devices/