{"id":29103,"date":"2025-06-30T03:03:02","date_gmt":"2025-06-30T03:03:02","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29103"},"modified":"2025-06-30T03:03:02","modified_gmt":"2025-06-30T03:03:02","slug":"el-proyecto-e-minds-crea-soluciones-innovadoras-para-que-dispositivos-iot-pequenos-utilicen-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=29103","title":{"rendered":"El proyecto E-Minds crea soluciones innovadoras para que dispositivos IoT peque\u00f1os utilicen la IA"},"content":{"rendered":"
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El proyecto E-Minds propone soluciones innovadoras que permiten que sensores y hardwares peque\u00f1os utilicen modelos de inteligencia artificial (IA) de manera local, reduciendo la dependencia de servicios externos y el consumo de energ\u00eda. Usando menos de 4 KB de memoria, algunos de estos sistemas han logrado ejecutar modelos especializados capaces de corregir errores de ubicaci\u00f3n y detectar interferencias en tiempo real. Este enfoque resulta especialmente significativo en el contexto de IoT, donde las restricciones de memoria y potencia son habituales, y la eficiencia debe maximizarse sin sacrificar la capacidad para realizar tareas cr\u00edticas.<\/p>\n

\"Soluci\u00f3n
Gracias a la arquitectura desarrollada por E-Minds, los dispositivos IoT pueden realizar un procesamiento local utilizando la IA.<\/figcaption><\/figure>\n

Gestionado por un equipo multidisciplinar de investigadores procedentes de la Universidad Tecnol\u00f3gica de Graz<\/a> (Austria), la Universidad de St. Gallen (Suiza) y la empresa austriaca Pro2Future, el proyecto E-Minds ha obtenido avances en su sistema modular. La clave de esta arquitectura est\u00e1 en dividir las tareas complejas en peque\u00f1os modelos independientes que se combinan seg\u00fan el desaf\u00edo que enfrenta el dispositivo. Por ejemplo, en entornos industriales donde la se\u00f1al puede verse afectada por paredes met\u00e1licas, personas o estanter\u00edas, existen modelos espec\u00edficos que abordan cada tipo de interferencia.<\/p>\n

La orquestaci\u00f3n de estos modelos se realiza mediante un sistema que identifica la causa principal de las perturbaciones y selecciona el modelo id\u00f3neo desde un servidor. Todo este proceso se lleva a cabo en apenas 100 milisegundos, lo que posibilita usos en sistemas industriales como la log\u00edstica de almacenes, donde la respuesta \u00e1gil es fundamental.<\/p>\n

Otra contribuci\u00f3n relevante est\u00e1 en la adopci\u00f3n de redes subespaciales configurables (SCN), capaces de ajustarse din\u00e1micamente a la entrada de datos sin exigir un modelo distinto por cada variaci\u00f3n. Esto ha resultado pr\u00e1ctico, por ejemplo, en reconocimiento de im\u00e1genes o clasificaci\u00f3n de objetos, donde los dispositivos ejecutan modelos miniaturizados que ofrecen tiempos de procesamiento hasta casi ocho veces m\u00e1s r\u00e1pidos que los enfoques convencionales. La eficiencia no solo se alcanza, sino que tambi\u00e9n se mantiene la precisi\u00f3n necesaria para aplicaciones reales en dispositivos IoT con capacidades acotadas.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de los procesos para ahorrar energ\u00eda<\/h2>\n

En el proceso de optimizaci\u00f3n, los expertos apostaron por la cuantificaci\u00f3n y poda de modelos. La cuantificaci\u00f3n simplifica la representaci\u00f3n de los par\u00e1metros del modelo reemplazando los n\u00fameros de punto flotante por n\u00fameros enteros. Eso lleva a una reducci\u00f3n apreciable del consumo energ\u00e9tico sin un impacto notable en la calidad de los resultados. En paralelo, la t\u00e9cnica de poda consiste en eliminar del modelo las conexiones que apenas influyen en la tarea final, lo que contribuye a mantenerlo a\u00fan m\u00e1s compacto y eficiente.<\/p>\n

Si bien la aplicaci\u00f3n principal de E-Minds se orienta hacia la localizaci\u00f3n inal\u00e1mbrica de banda ultraancha en automatizaci\u00f3n industrial\u2014como el posicionamiento exacto de drones o robots, incluso frente a obst\u00e1culos\u2014, el potencial de estas metodolog\u00edas se extiende a otros sectores. Por ejemplo, los controles remotos dom\u00e9sticos inteligentes ahorrar\u00edan energ\u00eda y las bibliotecas podr\u00edan gestionar mejor sus activos mediante rastreo automatizado.<\/p>\n

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