Qué es TinyML y beneficios que aporta el aprendizaje automático integrado
La era digital ha impulsado la innovación y acelerado el desarrollo tecnológico, tanto en materia de componentes y dispositivos electrónicos como en la generación de algoritmos y lenguajes capaces de aprovechar al máximo los recursos disponibles. TinyML, o aprendizaje automático integrado, es un buen ejemplo de ello.
Evolución
Con TinyML, nos referimos a una tendencia global que explica la dirección de esfuerzos en el aprendizaje automático integrado, que permite incorporar técnica de Machine Learning (ML) en sistemas integrados, literalmente, diminutos (TinyML).
Está enfocado en ofrecer más y mejores productos tecnológicos a los consumidores a través de dispositivos cada vez más pequeños, capaces de agregar igual o mayor valor a los usuarios. Su importancia en el medio plazo se prevé tal que, según PRNewsWire, se espera que 2.500 millones de dispositivos tengan TinyML en 2030.
¿Qué es TinyML y cuáles son sus beneficios?
Para comprender el concepto de TinyML, es importante saber que el aprendizaje automático es una subrama de la inteligencia artificial basada en algoritmos capaces de detectar patrones en los datos y generar predicciones en base a ello.
Estos algoritmos basados en estadística consumen recursos que generalmente suelen estar en la nube o en servidores. Los dispositivos, para poder aprovecharlos, necesitan utilizar redes que puedan recibir y procesar datos.
TinyML optimiza el procesamiento llevándolo a unos pocos Kilobytes de memoria RAM, sin dependencia de microprocesadores ni de unidades de procesamiento gráfico.
Al unir sistemas integrados (sensores, microcontroladores, entre otros) con las bondades de aprendizaje automático, se crean nuevas oportunidades de automatización e innovación, acercando a diferentes áreas posibilidades infinitas de control y gestión de procesos. Son varios los beneficios que podemos resaltar.
Latencia reducida
Generalmente los datos son transferidos desde los dispositivos a los servidores para ser procesados y generar las predicciones. Estas transacciones de envío y recepción de respuesta implican un retardo en el tiempo de respuesta que puede ser mayor o menor según el ancho de banda o las capacidades de los servidores.
Es por esto que, al incluir habilidades de aprendizaje automático integrado, optimizado y adaptado para dispositivos que manejan poca memoria y generalmente dependen de baterías, es posible ofrecer a los usuarios predicciones inmediatas.
Uso de ancho de banda
El número de transacciones que se generan entre dispositivos y servidores implica la utilización del ancho de banda de la red, lo que puede afectar a la misma, aún más si se cuenta con más de un dispositivo realizando estás tareas.
Al incluir TinyML en los sensores, microcontroladores o sistemas integrados diminutos, se reduce significativamente el consumo del ancho de banda y se le da independencia en la conexión, al poder funcionar sin necesidad de internet o una red.
Ahorro de energía
Los algoritmos de aprendizaje automático son adaptados para dar resultados en microprocesadores que no requieren grandes cantidades de energía, generando mayor eficiencia en el consumo.
Adicionalmente, al no necesitar el envío y recepción constante de información entre los dispositivos y los servidores, también se disminuye el consumo de los centros de cómputo.
Seguridad
Al no requerir el envío de la información obtenida por los dispositivos a los servidores que ejecutan el análisis de datos, se disminuyen los riesgos implícitos de transferencia de información a través de las redes o en entornos IoT (Internet de las cosas). De este modo, se consigue que las inversiones en seguridad no deban hacerse en toda la red, sino directamente en los dispositivos que realizan el análisis de datos.
Coste eficiente
Al permitir agregar capacidades de aprendizaje automático a los dispositivos diminutos, se hace la tecnología más accesible, permitiendo llevar a cabo optimizaciones tanto en hardware como en software para TinyML.
Usos de TinyML
La eficiencia y capacidad de respuesta capaz de generar TinyML, sumado a la amplia gama de dispositivos de internet de las cosas (IoT) en donde se centran su mayor uso, rompe las barreras de conectividad y permiten una amplia gama de aplicaciones.
Hasta los momentos se resalta su aplicación en 4 sectores,
- Industria manufacturera: permite una monitorización constante de la maquinaria e incluso predecir posibles fallas en tiempo real.
- Agricultura: hace posible determinar las plantas enfermas y cuál es el tipo de enfermedad sin necesidad de depender de una conexión.
- Ventas minoristas: apoya el control de inventario a través de sensores que pueden generar alertas para la reposición.
- Medicina: trabaja con dispositivos que permiten un control del estado de salud de los pacientes e incluso que facilitan el control de las condiciones ambientales y ejecutan acciones para salvaguardar la vida de las comunidades.
La transformación digital ha dejado de ser cosa solo de las empresas para pasar a ser parte de la vida cotidiana de todos. Con la popularización de la inteligencia artificial y la llegada del internet de las cosas (IoT), cada vez más las personas necesitan estar conectadas e informadas, desde un simple reloj hasta la seguridad industrial.
Es por esto que ha ido creciendo el mercado de TinyML o aprendizaje automático integrado, ofreciendo capacidades de aprendizaje automático en pequeños dispositivos con respuestas más rápidas, seguras y eficientes a nivel de conexión y consumo energético.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.