{"id":26743,"date":"2024-12-11T03:00:39","date_gmt":"2024-12-11T03:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=26743"},"modified":"2024-12-11T03:00:39","modified_gmt":"2024-12-11T03:00:39","slug":"el-proyecto-dime-sienta-las-bases-para-crear-aplicaciones-de-ia-en-el-borde-rapidas-seguras-y-sostenibles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=26743","title":{"rendered":"El proyecto DIME sienta las bases para crear aplicaciones de IA en el borde r\u00e1pidas, seguras y sostenibles"},"content":{"rendered":"
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El proyecto DIME, liderado por el Instituto Madrile\u00f1o de Estudios Avanzados (IMDEA<\/a>) Networks, ha sentado las bases para aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en el borde m\u00e1s r\u00e1pidas, seguras y sostenibles. La inteligencia artificial en el borde est\u00e1 permitiendo que el procesamiento de datos y la toma de decisiones se tomen en tiempo real directamente en los dispositivos, reduciendo la latencia y el uso de ancho de banda a la vez que mejora la privacidad al minimizar la transmisi\u00f3n de datos a la nube.<\/p>\n

\"Inteligencia
En el marco del proyecto, se ha analizado el impacto en el rendimiento en t\u00e9rminos de consumo de energ\u00eda, latencia y precisi\u00f3n de los dispositivos IoT al implementar modelos de aprendizaje profundo, y se ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje para verificar la precisi\u00f3n de los modelos de IA.<\/figcaption><\/figure>\n

El proyecto DIME ha concluido este a\u00f1o logrando un avance crucial para superar los desaf\u00edos de esta tecnolog\u00eda. Sus resultados allanan el camino hacia aplicaciones de inteligencia artificial en el borde m\u00e1s r\u00e1pidas, seguras y sostenibles, con impacto en sectores clave, como, por ejemplo, la salud, el transporte y las ciudades inteligentes.<\/p>\n

Una de las grandes limitaciones de los modelos de aprendizaje profundo en dispositivos como microcontroladores o smartphones ha sido entender c\u00f3mo su implementaci\u00f3n afecta al rendimiento en t\u00e9rminos de consumo de energ\u00eda, latencia y precisi\u00f3n. El proyecto DIME ha realizado un estudio exhaustivo que ha medido estas variables en cinco dispositivos IoT, desde microcontroladores b\u00e1sicos hasta computadoras de placa \u00fanica con capacidades avanzadas, como el Jetson Orin Nano. Este an\u00e1lisis permiti\u00f3 identificar estrategias para optimizar el rendimiento sin comprometer la calidad de las decisiones.<\/p>\n

Correcci\u00f3n de errores en tiempo real<\/h2>\n

Adem\u00e1s, DIME abord\u00f3 la falta de mecanismos para verificar la precisi\u00f3n de los modelos de IA en tiempo real en las aplicaciones cr\u00edticas como dispositivos m\u00e9dicos e infraestructuras IoT. El equipo desarroll\u00f3 un innovador algoritmo de aprendizaje online que compara de manera intermitente las decisiones de los modelos en los dispositivos con modelos m\u00e1s robustos en servidores perif\u00e9ricos.<\/p>\n

Este enfoque de inferencia jer\u00e1rquica permite corregir errores en tiempo real y solo recurre al servidor cuando es estrictamente necesario, mejorando la eficiencia y reduciendo los costes de transmisi\u00f3n de datos.<\/p>\n

Al reducir la dependencia de servidores en la nube, las tecnolog\u00edas derivadas de este proyecto no solo aumentan la fiabilidad de la toma de decisiones, sino que tambi\u00e9n alinean la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica con objetivos de sostenibilidad energ\u00e9tica. Esto es especialmente relevante en \u00e1reas remotas o desatendidas, donde la conectividad a Internet es limitada.<\/p>\n

Los datos y herramientas desarrollados en DIME se han puesto a disposici\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica a trav\u00e9s de GitHub y ser\u00e1n propuestos como un est\u00e1ndar de referencia en tinyML por MLCommons, un organismo dedicado a acelerar la innovaci\u00f3n en aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

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