{"id":18333,"date":"2022-10-27T02:00:36","date_gmt":"2022-10-27T02:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18333"},"modified":"2022-10-27T02:00:36","modified_gmt":"2022-10-27T02:00:36","slug":"el-algoritmo-de-imdea-networks-mejora-la-inferencia-de-sensores-iot-usando-edge-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18333","title":{"rendered":"El algoritmo de IMDEA Networks mejora la inferencia de sensores IoT usando edge computing"},"content":{"rendered":"
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Los investigadores de IMDEA Networks<\/a> han desarrollado un algoritmo denominado AMR\u00b2, que hace uso de la infraestructura de computaci\u00f3n de borde para aumentar la precisi\u00f3n de la inferencia de los sensores de IoT.<\/p>\n

\"Algoritmo
El algoritmo AMR\u00b2 elimina la latencia de los sensores IoT cuando utilizan algoritmos de aprendizaje profundo.<\/figcaption><\/figure>\n

Los sensores IoT pueden utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para abordar problemas complejos como la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes o el procesamiento del lenguaje natural. Sin embargo, el aprendizaje profundo en los sensores de IoT puede no ser capaz de garantizar los requisitos de calidad de los servicios, como la precisi\u00f3n de la inferencia y la latencia.<\/p>\n

Con el crecimiento exponencial de los datos recogidos por miles de millones de dispositivos IoT, se ha planteado la necesidad de cambiar a un modelo distribuido en el que parte de la computaci\u00f3n se produce en el borde de la red (edge computing), m\u00e1s cerca de donde se crean los datos, en lugar de enviarlos a la nube para su procesamiento y almacenamiento.<\/p>\n

En este contexto, los investigadores han observado las limitaciones de latencia de los sensores IoT y han demostrado que, gracias al nuevo algoritmo, el problema se elimina. Los resultados de su investigaci\u00f3n est\u00e1n publicados en el estudio<\/a> \u201cAn Offloading Algorithm for Maximizing Inference Accuracy on Edge Device in an Edge Intelligence System\u201d.<\/p>\n

Algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico en los sensores IoT<\/h2>\n

Adem\u00e1s, los investigadores han llegado a la conclusi\u00f3n de que la precisi\u00f3n de la inferencia aument\u00f3 hasta un 40% si se compara el algoritmo AMR\u00b2 con las t\u00e9cnicas de programaci\u00f3n b\u00e1sicas. Asimismo, han descubierto que para soportar adecuadamente los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico en el borde la red es esencial un algoritmo de programaci\u00f3n eficiente.<\/p>\n

El principal obst\u00e1culo que han encontrado al realizar este estudio es demostrar el rendimiento te\u00f3rico del algoritmo AMR\u00b2 y validarlo utilizando un banco de pruebas experimental que consiste en una Raspberry Pi y un servidor conectados a trav\u00e9s de una LAN.<\/p>\n

No obstante, con este trabajo los investigadores de IMDEA Networks han sentado las bases para futuras investigaciones que ayudar\u00e1n a hacer posible la ejecuci\u00f3n de aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico en el borde de la red de forma r\u00e1pida y precisa.<\/p>\n

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