Inteligencia Artificial

¿Qué es el Edge AI? Principales beneficios y ejemplos

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    Por Pere Munar, publicado en 25 enero 2024

    El Edge AI es una combinación de Edge Computing, un tipo de arquitectura de Tecnología de la Información (TI); e inteligencia artificial que sirve para procesar datos directamente en el dispositivo o en servidores locales cercanos, lo que vuelve innecesario conectarse a la nube para procesar esa información y recibir respuestas de vuelta. Es decir, consiste en implementar en dispositivos o servidores unas altas capacidades de procesamiento y análisis de datos para que dejen de depender de fuentes de información que estén en la nube. Se trata, entonces, de un sistema muy útil para aquellos casos en los que exista cierta latencia, donde la privacidad de datos sea fundamental o donde pueda haber errores de conectividad.

    El funcionamiento de Edge AI puede entenderse a partir de una serie de pasos. El primero de ellos consiste en recopilar datos en tiempo real, los cuales pueden llegar en cualquier formato, incluido imagen y vídeo. Toda esa información pasa por un filtrado previo al procesamiento por el modelo de IA, el cual habrá sido previamente entrenado para tomar decisiones en base a esos datos, sin necesidad de conectarse a la nube.


    Que es el Edge AI - Principales beneficios y ejemplos


    A menudo se cree que todos esos dispositivos que funcionan a través de Edge AI tienen recursos limitados en comparación con aquellos que sí pueden conectarse a la nube. Sin embargo, estos pueden actualizarse para mejorar su rendimiento y precisión en cualquier momento. De hecho, y aunque Edge AI funciona principalmente en el mismo dispositivo y no tiene necesidad de establecer esa conexión, puede haber algunos casos en los que se le permita, como cuando sea necesaria una actualización o cuando sea imprescindible enviar o recibir datos. Sin embargo, y a pesar de esto, está pensado para que se base en la información que ya tiene para tomar decisiones específicas.

    Algunos ejemplos de aplicaciones de Edge AI incluyen desde cámaras de vigilancia inteligentes hasta vehículos autónomos o dispositivos IoT.


    Principales ventajas del Edge AI

    La Edge AI tiene una serie de ventajas bastante significativas si se compara con otros modelos dotados de IA tradicionales que dependen directamente de su conectividad con la nube.

    Una de estas ventajas es que se reduce al máximo el tiempo de respuesta, incluso se elimina porque no es necesario esperar a que el sistema le dé la información solicitada. Esto es crucial y clave para aquellas aplicaciones en las que las respuestas se necesiten en tiempo real, como en sistemas de seguridad o en vehículos o maquinaria autónoma.

    Otra de las ventajas es que permite ahorrar en consumo energético y en ancho de banda, disminuyendo incluso la carga de las redes porque no es necesario enviar ni descargar una gran cantidad de datos a la nube para poder obtener una respuesta. Además, es posible acceder a todos los datos aunque no haya conectividad, por lo que los sistemas Edge AI pueden funcionar ante cualquier circunstancia. Todo esto es gracias a que la información se encuentra dentro del dispositivo y se procesa desde ahí, lo que también hace que los datos estén mucho más protegidos y seguros. De hecho, como no hay necesidad de que los datos vayan de un lado a otro a través de redes, el riesgo a que sean interceptados se reduce.

    Edge AI también tiene como beneficio que los dispositivos pueden funcionar y llevar a cabo acciones de forma autónoma, siendo incluso capaces de tomar decisiones de forma rápida. Además, como se pierde el tiempo de latencia y se eliminan los casos de interrupción de servicios por falta de conexión, las decisiones y respuestas llegan sin que la velocidad o efectividad se vea afectada.

    Todas estas ventajas convierten al sistema Edge AI en una herramienta muy valiosa en una amplia variedad de aplicaciones, como por ejemplo en cámaras de vigilancia inteligentes, vehículos autónomos y en dispositivos IoT; y en numerosos ámbitos y sectores, como por ejemplo en industria o en medicina.


    Diferencias entre Edge AI y Cloud AI

    Es muy frecuente confundir Edge AI con Cloud AI, pero existen ciertas diferencias entre ambos sistemas.

    Edge AI y Cloud AI se diferencian principalmente en el lugar en el que se procesan los datos y en la ejecución de modelos de inteligencia artificial. Mientras Edge AI procesa y lleva a cabo la ejecución de modelos de inteligencia artificial dentro de dispositivos locales o en el borde de la red, Cloud AI lo hace en servidores remotos en la nube. Esto significa que, a diferencia de Edge AI, Cloud AI sí necesita conectarse a la red, enviar datos a la nube para procesarlos y recibir una respuesta.

    Es precisamente esta diferencia la que hace que Cloud AI tenga una mayor latencia que Edge AI, ya que debe enviar los datos a la nube y esperar a que se realice el procesamiento de estos para obtener una respuesta. Mientras tanto, Edge AI tiene la respuesta en el mismo dispositivo, lo que elimina ese tiempo de espera. Cloud AI también necesita un ancho de banda más alto y hay dudas acerca de su privacidad y seguridad, ya que la información que se transmite a través de la red es siempre más susceptible.

    Eso sí, los requisitos de hardware de Cloud AI son menos exigentes porque todo el tema de procesamiento recae en los servidores de la nube, mientras que con Edge AI recae sobre el hardware del dispositivo. También cabe destacar que Cloud AI tiene una mayor capacidad y potencia de análisis y procesamiento gracias a su conectividad con la red. Edge AI, en cambio, tiene ciertas limitaciones porque se basa en los datos que ya tiene almacenados y, aunque estos pueden ampliarse mediante actualizaciones, su capacidad y potencia, en ese aspecto, siempre será inferior.

    Las diferencias entre Edge AI y Cloud AI no hacen que un sistema sea mejor que otro, ya que cada uno de ellos tiene sus aplicaciones y utilidades.


    Ejemplos de uso del Edge AI

    Actualmente Edge AI tiene numerosas aplicaciones, especialmente dentro de aquellos ámbitos donde es necesario obtener una respuesta rápida y donde no se puede depender de una conexión a la red para un procesamiento de datos en la nube.

    • Las cámaras de vigilancia son un gran ejemplo, ya que en un sistema de seguridad donde se utiliza Edge AI se puede llevar a cabo un reconocimiento por imagen o voz de forma rápida, sin necesidad de enviar esos datos a una nube y de esperar a que se procesen para obtener una respuesta. El hecho de que pueda procesarse todo dentro del mismo dispositivo genera una respuesta que permite actuar de forma mucho más rápida y eficaz ante una situación de emergencia, evitando así cualquier daño.
    • Los vehículos autónomos son otro ejemplo, ya que pueden procesar datos a través de sensores y cámaras en tiempo real para tomar decisiones rápidas, reduciendo así accidentes y situaciones de peligro.
    • También se aplica Edge AI en robótica para crear máquinas inteligentes capaces de tomar decisiones y adaptarse a cualquier situación en base a lo que detecten sus sensores y cámaras.
    • Hay dispositivos médicos portátiles que también utilizan Edge AI, ya que hace mucho más rápido y sencillo detectar cualquier anomalía en, por ejemplo, la respiración o actividad cardíaca.
    • Otra aplicación del Edge AI es en el campo del entretenimiento, ya que hay muchos juegos que lo tienen para poder mejorar la experiencia del usuario detectando movimientos o sonidos.

    El Edge AI tiene numerosas aplicaciones y estos ejemplos son solo algunas de ellas. De hecho, podría utilizarse en cualquier ámbito en el que sea necesaria una respuesta rápida y sin latencia, donde la privacidad de los datos sea crucial y donde sea imprescindible la toma de decisiones de forma autónoma y en tiempo real. Sin embargo, puede ser un error en aquellos ámbitos en los que sea clave el acceso a información actualizada y haya una necesidad constante de ampliar y reducir la información.

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    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick.

    Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.