La tecnología está en constante evolución y las empresas deben adaptarse a estos cambios para obtener los máximos beneficios. La Inteligencia Artificial (IA) se está trasladando a los dispositivos y redes de Internet de las Cosas (IoT), al igual que presenciamos el cambio de la computación de mainframes a la nube. A medida que los datos continúan creciendo, es necesario optar por el almacenamiento y procesamiento de datos en el dispositivo. Empresas como Qualcomm, NVIDIA e Intel nos están ayudando a lograr esta realidad.

Los sistemas de cómputo en el borde (edge) son mucho más pequeños que los que se encuentran en los centros de datos centrales, pero han madurado y ahora ejecutan con éxito muchas cargas de trabajo debido al crecimiento inmenso en la capacidad de procesamiento de los servidores x86 de hoy en día. Además, el edge es una mejor opción si una aplicación es sensible a la latencia. Mayor privacidad, seguridad, baja latencia y ancho de banda son algunas de las características distintivas de la plataforma edge.

Pero, ¿qué es la IA en el borde? Se refiere a los algoritmos de IA que se procesan localmente en un dispositivo de hardware. También se conoce como IA en el dispositivo. Esto permite procesar datos con el dispositivo en menos de unos pocos milisegundos, lo que proporciona información en tiempo real. Mediante la IA en el borde, se pueden obtener características de personalización que se desean de la aplicación en el dispositivo.

Según IDC, se espera que el mercado de software de IA en el borde crezca de 355 millones de dólares en 2018 a 1.12 billones de dólares en 2023. Dave McCarthy, director de investigación de IDC, dice: “La IA es la carga de trabajo más común en la computación en el borde. A medida que las implementaciones de IoT han madurado, ha habido un mayor interés en aplicar IA en el punto de generación para la detección de eventos en tiempo real”.

En comparación con la nube, actualmente el procesamiento de IA se realiza con modelos de aprendizaje profundo en un centro de datos basado en la nube que requiere una capacidad de cómputo masiva. La latencia es uno de los problemas más comunes en un entorno de nube o en dispositivos IoT respaldados por la nube. Además, siempre existe el riesgo de robo o filtración de datos durante la transferencia de datos a la nube. Con el edge, los datos se curan antes de enviarlos a una ubicación remota para su análisis.

Además, la IA en el borde permitirá una gestión inteligente de IoT. En la arquitectura basada en el borde, la inferencia se realiza localmente en un dispositivo. Esto reduce la cantidad de tráfico de red que fluye de regreso a la nube y el tiempo de respuesta para los dispositivos IoT se reduce al mínimo, lo que permite que las decisiones de gestión estén disponibles en el lugar, cerca de los dispositivos, ofreciendo numerosas ventajas.

El futuro de la IA está en los dispositivos edge. Con el crecimiento exponencial de los datos y la necesidad de respuestas en tiempo real, la IA en el borde se está convirtiendo en una parte esencial de la tecnología. Empresas como Qualcomm, NVIDIA e Intel están liderando el camino en esta área y están ayudando a impulsar la adopción de la IA en los dispositivos edge.

En resumen, la IA en el borde ofrece beneficios como mayor privacidad, seguridad, baja latencia y ancho de banda. Además, permite la personalización de las aplicaciones en tiempo real y reduce la dependencia de la nube. Con el crecimiento del mercado de software de IA en el borde, es evidente que esta tecnología está aquí para quedarse y cambiará la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos IoT.

Fuente del artículo: Analytics Insight