Hoy en día tanto la tecnología de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, han invadido distintas aplicaciones, servicios y dispositivos. En consecuencia, tanto las personas como las empresas se han visto beneficiadas en la mayoría de los ámbitos.
De este modo, es común el uso de dispositivos inteligentes que optimizan las funciones de equipos, agilizan procesos industriales, detectan anomalías, procesan el lenguaje natural y, en definitiva, facilitan la vida personal y profesional. Son dispositivos integrados en los vehículos, teléfonos, sistemas de seguridad, etc.
Pero esta tecnología requiere una mejora en su procesamiento de datos, como por ejemplo optimizar los tiempos de transferencia de información o disminuir la necesidad de conectividad permanente. De esta forma surge la necesidad del aprendizaje automático en el edge, un nuevo paradigma que augura grandes beneficios.
El aprendizaje automático en el edge es un tipo de tecnología que facilita a los dispositivos inteligentes ejecutar el procesamiento de los datos de manera local, o bien a través del mismo dispositivo, o bien empleando servidores locales.
Por lo tanto, este aprendizaje automático de vanguardia se refiere al uso de algoritmos, tanto de aprendizaje automático como de aprendizaje profundo, para que un sistema o dispositivo pueda procesar la información que ha captado y obtenga la respuesta sin demora, en tiempo real. No obstante, cuando sea necesario, el dispositivo puede enviar la información a servidores edge (locales).
Hasta ahora, los desarrollos dentro del área del aprendizaje automático estaban asociados a servidores cloud con una gran capacidad computacional.
Por lo tanto, la tecnología de los dispositivos captaba datos del entorno y los enviaba a servidores remotos para su procesamiento. Después, la respuesta se transmitía a los dispositivos.
En consecuencia, la capacidad de respuesta y predicción no era inmediata, sino que dependía de la velocidad de transferencia de los datos y de la existencia y seguridad de la conectividad.
Frente a esto, el aprendizaje automático en el edge logra que tanto el procesamiento como el almacenamiento de datos se acerquen al dispositivo. De esta forma, se elimina la dependencia de dichos equipos a los servidores cloud remotos.
Ahora, con la tecnología de aprendizaje automático en el edge, los dispositivos pueden analizar y procesar los datos captados, resolver problemas en tiempo real y, a la vez, determinar qué información debe enviarse a la nube para ser procesada por algoritmos con mayor potencia.
Hay que recordar que los dispositivos, al contrario que los potentes servidores, poseen capacidades computacionales limitadas, por lo que está surgiendo una especie de computación híbrida: una combinación de cloud y edge. De este modo, cada tarea se ejecuta y resuelve en el lugar más adecuado.
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Una de las características del aprendizaje automático en el edge es la escalabilidad. Esto significa que dicha tecnología tiene la capacidad de adaptarse a distintos escenarios, por lo que puede aplicarse en los dispositivos edge, en los servidores edge o en la nube, de acuerdo con los recursos disponibles.
Como aplicación en dispositivos del aprendizaje automático en el edge se encuentran los teléfonos inteligentes, los cajeros automáticos y las cámaras inteligentes.
Estos equipos cuentan con procesadores tanto para almacenar y procesar datos como para ejecutar tareas analíticas.
Entre los servidores edge o locales están los procesadores que se encuentran en las salas de operaciones de entidades bancarias o de empresas del sector industrial. Estos equipos tienen comunicación continua con los dispositivos inteligentes a los que pueden ayudar a realizar las tareas.
Otro ejemplo de aplicación de la tecnología de aprendizaje automático en el edge en dispositivos son los altavoces inteligentes como Alexa, Google o Siri. Se trata de dispositivos que cuentan con un algoritmo entrenado para analizar e identificar cada una de las palabras que detecta. Además, pueden almacenar información localmente. No obstante, si alguno de estos altavoces tiene que resolver un problema y no cuenta con la información adecuada, debe conectarse a la nube y obtener los datos.
También existen aplicaciones en el sector industrial. Por ejemplo, ciertas empresas cuentan con sistemas predictivos compuestos por sensores y algoritmos para monitorear el estado de las instalaciones y notificar oportunamente la necesidad de acciones de mantenimiento preventivo o correctivo.
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El aprendizaje automático en el edge trae consigo una transformación total del modo en el que se procesan los datos y aporta los siguientes beneficios:
Facilita el procesamiento de datos en tiempo real.
Mejora los tiempos de respuesta y transmisión de datos.
Ayuda a disminuir el consumo de recursos de ancho de banda que conlleva el procesamiento en la nube.
Solventa los problemas de seguridad asociados al almacenamiento de datos personales en la nube por parte de los usuarios de dispositivos móviles y aplicaciones.
Contribuye al ahorro de energía de los dispositivos móviles gracias a que estos equipos finales pueden descargar ciertas tareas a servidores locales, lo que conlleva también una ampliación de la vida útil de la batería.
El aprendizaje automático en el edge es una especie de extensión de los servicios de la nube para acercarlos al usuario final. Es una tecnología que aún se encuentra en desarrollo, pero que en el futuro tendrá aplicaciones en cada ámbito de la sociedad, incluso podrá servir para salvar vidas en los centros médicos.
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