{"id":12837,"date":"2020-11-20T03:00:15","date_gmt":"2020-11-20T03:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=12837"},"modified":"2020-11-20T03:00:15","modified_gmt":"2020-11-20T03:00:15","slug":"el-mit-disena-un-sistema-de-red-neuronal-de-aprendizaje-profundo-para-dispositivos-iot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=12837","title":{"rendered":"El MIT dise\u00f1a un sistema de red neuronal de aprendizaje profundo para dispositivos IoT"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>Los investigadores del Massachusetts Institute of Technology (<a href=\"https:\/\/www.mit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">MIT<\/a>) han desarrollado MCUNet, un sistema que utiliza las redes neuronales de aprendizaje profundo, que podr\u00eda aplicarse en dispositivos o electrodom\u00e9sticos inteligentes para facilitar la expansi\u00f3n del IoT, obtener un mayor ahorro energ\u00e9tico y mejorar la seguridad de datos.<\/p>\n<figure id=\"attachment_82437\" aria-describedby=\"caption-attachment-82437\" style=\"width: 800px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-82437\" src=\"https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2020\/11\/mit-redes-neuronales-dispositivos-iot.png\" alt=\"Mit.\" width=\"800\" height=\"476\" srcset=\"https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2020\/11\/mit-redes-neuronales-dispositivos-iot.png 800w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2020\/11\/mit-redes-neuronales-dispositivos-iot-300x179.png 300w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2020\/11\/mit-redes-neuronales-dispositivos-iot-768x457.png 768w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2020\/11\/mit-redes-neuronales-dispositivos-iot-180x107.png 180w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption id=\"caption-attachment-82437\" class=\"wp-caption-text\">La aplicaci\u00f3n de redes neuronales de aprendizaje profundo facilitar\u00eda la expansi\u00f3n del IoT.<\/figcaption><\/figure>\n<p>El sistema MCUNet es capaz de dise\u00f1ar redes neuronales compactas que ofrecen una gran velocidad y precisi\u00f3n para el aprendizaje profundo en dispositivos IoT. Generar una red profunda para microprocesadores es complicado debido a las limitaciones que tienen estos sistemas. Para ello, el grupo de investigadores del MIT desarrollaron dos tecnolog\u00edas: TinyEngine y TinyNAS, que combinaron para poder hacer funcionar las redes neuronales en los microcontroladores.<\/p>\n<p>TinyNAS es un algoritmo de b\u00fasqueda de arquitectura neuronal capaz de crear redes de tama\u00f1o personalizado para cada tipo de microprocesador. Para ejecutar la estructura de red neuronal generada, se requiere de la tecnolog\u00eda TinyEngine, que se encarga de dirigir la gesti\u00f3n de los recursos a trav\u00e9s de un c\u00f3digo esencial, que incorpora los requisitos b\u00e1sicos necesarios para su funcionamiento, lo que permite reducir el tiempo de compilaci\u00f3n y el uso de la memoria a casi la mitad.<\/p>\n<h2>Resultados de las pruebas<\/h2>\n<p>Tras realizar la codificaci\u00f3n de TinyNAS y TinyEngine, los investigadores pusieron a prueba MCUNet. El primer desaf\u00edo de MCUNet fue la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, donde utilizaron los datos de ImageNet, que permiti\u00f3 entrenar el sistema con im\u00e1genes etiquetadas y luego probar su capacidad para clasificar las nuevas.<\/p>\n<div class=\"video-wrapper\">\n<div class=\"video-container\">\n          <iframe src=\"\/\/www.youtube.com\/embed\/YvioBgtec4U?\" frameborder=\"0\" allowfullscreen><\/iframe>\n        <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>En un microcontrolador comercial que probaron, MCUNet clasific\u00f3 con \u00e9xito el 70,7% de las im\u00e1genes nuevas. Mientras que una combinaci\u00f3n anterior de un motor de inferencia y red neuronal de \u00faltima generaci\u00f3n obtuvo solo un 54% de precisi\u00f3n. El equipo encontr\u00f3 resultados similares en las pruebas de ImageNet de otros tres microcontroladores.<\/p>\n<p>Tanto en velocidad como en precisi\u00f3n, MCUNet mostr\u00f3 mejores resultados respecto a la competencia en tareas de \u2018palabras de activaci\u00f3n\u2019 de audio y visuales, donde un usuario inicia una interacci\u00f3n con una computadora usando comandos de voz o simplemente entrando en una habitaci\u00f3n. Los experimentos destacan la adaptabilidad de MCUNet a numerosas aplicaciones. Asimismo, este sistema realiza un an\u00e1lisis de datos local, lo que reduce el riesgo de robo de informaci\u00f3n personal.<\/p>\n<p>La entrada <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.casadomo.com\/2020\/11\/20\/mit-disena-sistema-red-neuronal-aprendizaje-profundo-dispositivos-iot\">El MIT dise\u00f1a un sistema de red neuronal de aprendizaje profundo para dispositivos IoT<\/a> aparece primero en <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.casadomo.com\/\">CASADOMO<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los investigadores del Massachusetts Institute of Technology (MIT) han desarrollado MCUNet, un sistema que utiliza las redes neuronales de aprendizaje profundo, que podr\u00eda aplicarse en dispositivos o electrodom\u00e9sticos inteligentes para facilitar la expansi\u00f3n del IoT, obtener un mayor ahorro energ\u00e9tico y mejorar la seguridad de datos. 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