Edge AI lleva la IoT y la computación perimetral al siguiente nivel.
A medida que las industrias se esfuerzan por lograr una mayor automatización, eficiencia y seguridad, la IA de borde se ha convertido en la tecnología de gran demanda. Desde la agricultura hasta la conducción y la atención médica, puede traer cambios positivos y abrir puertas a miles de nuevas posibilidades.
Edge AI ayuda a las aplicaciones a reconocer patrones y realizar tareas repetitivas de forma segura. Continúe leyendo para obtener más información sobre esta tecnología de tendencia.
What Is Edge AI?
Edge AI es la tecnología que involucra computación de borde e inteligencia artificial. Entonces, este concepto depende en gran medida de la computación de borde. Implica implementar aplicaciones de IA en dispositivos de borde para que Artificial Intelligence puede funcionar en el borde de la red.

Con la ayuda de Internet, el borde puede estar literalmente en cualquier lugar. Podrían ser los semáforos, las tiendas minoristas, los hospitales, los teléfonos, etc. Independientemente de la ubicación, Edge AI puede realizar computación autónoma y compartir datos con otros dispositivos IoT. Entonces, básicamente funciona y toma decisiones localmente sin mover los datos a la nube o algún servidor remoto.
How Does Edge AI Work?
Supongamos que una máquina tiene que funcionar como un ser humano y realizar tareas como la identificación de objetos, hablar con lenguaje natural, conducir un automóvil o comprender el habla. En ese caso, necesita replicar la inteligencia humana.
Aquí, la IA replica la cognición humana utilizando la red neuronal profunda (DNN), que es una estructura de datos. Estas redes reciben capacitación a través de miles de preguntas sobre un tema en particular y sus respuestas correctas. Por lo tanto, se vuelven capaces de responder a ese tipo de preguntas.
Estos modelos pueden ejecutarse directamente en el borde de una red determinada en la IA de borde. El borde generalmente se encuentra cerca del sistema donde se generan los datos.
Estos pueden recopilar y procesar los datos del dispositivo mientras monitorean su comportamiento al mismo tiempo. Por lo tanto, el dispositivo puede corregir problemas, tomar decisiones y hacer predicciones.
Advantages of Edge AI

Procesamiento de datos en tiempo real
El borde de la red es el lugar donde los sensores y Dispositivos de IoT están situados. La mayor ventaja de esta tecnología es que hace que Edge sea capaz de ejecutar computación de alto rendimiento. Con esta tecnología, las aplicaciones de IA ejecutan DL y Algoritmos ML para procesar los datos de campo al instante.
Privacidad y Seguridad

Dado que la mayoría de las operaciones de IA perimetral se llevan a cabo en un dispositivo perimetral, se envían menos datos a las ubicaciones externas. Significa que hay menos posibilidades de apropiación indebida de datos y se conserva la privacidad. Incluso cuando necesita enviar los datos a la nube, todos los datos redundantes e innecesarios se omiten del proceso.
Costos reducidos de ancho de banda y nube
Coincidiendo con el punto anterior, la IA perimetral utiliza menos ancho de banda de Internet ya que se envían menos datos a la nube. Por lo tanto, reduce los gastos relacionados con el servicio en la nube y el ancho de banda.
Menor consumo de energía
Los dispositivos que ejecutan IA de vanguardia suelen ser muy eficientes en términos de consumo de energía. Por lo tanto, estos necesitan menos energía en comparación con los dispositivos que utilizan centros de datos en la nube para el procesamiento y análisis de datos.
Escalabilidad y Versatilidad
Con más empresas que hacen que sus dispositivos sean compatibles con la tecnología de vanguardia, pueden escalar fácilmente cuando sea necesario.
Disadvantages of Edge AI
- A pesar de ser seguro en comparación con la computación en nube, Edge AI también puede enfrentar problemas de seguridad debido a errores humanos y aplicaciones inseguras a nivel local.
- Si un sistema de IA perimetral se deshace de datos relevantes por error o un algoritmo ineficiente, producirá un análisis defectuoso.
- Dado que no tiene el poder de cómputo completo de la IA en la nube, estos dispositivos solo pueden realizar una cantidad limitada de tareas.
- Si los dispositivos son incompatibles con la IA perimetral, es probable que ocurran fallas y fallas.
Edge AI Uses Cases
#1. IoT industrial
Edge AI se puede utilizar para inspeccionar la calidad del producto a través de algoritmos de IA. Por lo tanto, no hay necesidad de inspecciones manuales en la cadena de producción.
#2. Seguridad de casa

Edge AI se está volviendo popular para la seguridad del hogar y la oficina. En comparación con las cámaras tradicionales, los dispositivos con IA perimetral pueden detectar personas y actividades sospechosas en tiempo real. Como resultado, los usuarios obtienen un servicio eficiente a menor costo.
#3. Fabricación
En esta industria, los dispositivos y sensores de inteligencia artificial de borde recopilan datos rápidos y los analizan al instante. Así, los fabricantes pueden supervisar y controlar sus activos e implementar los protocolos de mantenimiento necesarios.
#4. Comercio minorista
Edge AI puede mejorar la experiencia del cliente con comandos de voz y pedidos por voz. Todo lo que necesitan es un altavoz inteligente o teléfono inteligente para buscar productos o hacer pedidos en línea con pedidos de voz.
#5. Energía
Las plantas de petróleo y gas, generalmente ubicadas en áreas remotas, usan IA de borde para análisis y procesamiento de información en tiempo real. Su capacidad para trabajar sin conexión lo convierte en la mejor opción para sitios que no tienen una buena conectividad a Internet.
#6. Cuidado de la salud

El uso de la tecnología de punta de IA en el cuidado de la salud se realiza para el monitoreo de pacientes. Las aplicaciones Edge AI procesan localmente los datos del dispositivo de monitoreo. Por lo tanto, los hospitales obtienen visibilidad en tiempo real de las condiciones de los pacientes.
Business Benefits of Edge AI
- Edge AI incluye más poder y eficiencia en el proceso comercial.
- Puede servir los datos necesarios en tiempo real sin demoras.
- El costo de la red y el ancho de banda de la IA perimetral también es menor en comparación con la IA en la nube.
- Los modelos de IA utilizados en esta tecnología mejoran de manera consistente con las necesidades de la industria.
- Al ser una tecnología descentralizada y fuera de línea, ofrece mayor disponibilidad y confiabilidad.
- Admite la privacidad de los datos al almacenarlos localmente y solo cargar el análisis en la nube.
Edge AI vs. Cloud AI: Differences

Potencia
Los dispositivos Edge AI tienen menos poder computacional en comparación con la nube AI. Cuando necesita mucho procesamiento de datos, la IA en la nube es la mejor opción.
Ancho de banda de Internet
Edge AI procesa la mayoría de los datos en el dispositivo de borde. Por lo tanto, necesita menos ancho de banda que la IA en la nube, que envía todos los datos al servidor en la nube.
Estado latente
Se prefiere Edge AI para aplicaciones que necesitan una inferencia rápida en tiempo real. En el caso de la IA en la nube, la transferencia de datos retrasada puede causar problemas.
Seguridad
Edge AI puede mantener la privacidad y la seguridad de los datos, mientras que Cloud AI es propensa a la pérdida de integridad de los datos y a los ataques cibernéticos.
Edge AI Learning Resources
#1. Edge AI: Convergencia de Edge Computing e Inteligencia Artificial
Este libro le enseña cómo Edge Computing y AI pueden ser beneficiosos cuando se implementan juntos. Además de la inteligencia perimetral y el perímetro inteligente, aquí se presentarán sus métodos y tecnologías de implementación.
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También lo ayudará a comprender la inferencia de IA, el entrenamiento de IA, la aplicación de borde y las tendencias futuras de este tema que darán forma al futuro.
#2. IA en el perímetro: resolución de problemas del mundo real con aprendizaje automático integrado
Si desea convertirse en un experto en IA y ML para dispositivos Edge, este es el libro para usted. Después de leerlo, obtendrá una comprensión de los proyectos que se adaptan mejor para resolverse utilizando la IA perimetral.
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Además de explorar patrones de diseño para aplicaciones de IA de vanguardia, este libro también le enseña el flujo de trabajo del desarrollo de sistemas de IA.
#3. Applied Edge AI: conceptos, plataformas y casos de uso de la industria
Este libro habla sobre los conceptos, las plataformas y los casos de uso de la IA perimetral. A partir de él, puede aprender sobre las tecnologías, sistemas, procesos, patrones, aplicaciones y prácticas relacionadas con este concepto.
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Además, este recurso arrojará luz sobre los conjuntos de herramientas, los algoritmos, los chips y las plataformas de IA que puede usar para la inteligencia perimetral.
#4. Edge Intelligence en desarrollo: optimización, aprendizaje profundo y aplicaciones
Este libro lo capacita para incorporar IA en redes perimetrales, de modo que pueda aprovechar al máximo el potencial de IoT y big data a través de IA perimetral o inteligencia perimetral. Se trata de una compilación de investigaciones realizadas sobre la IA perimetral.
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A partir de este recurso, puede obtener una descripción general de las arquitecturas, los marcos y las próximas tecnologías que se utilizan para el perímetro de la red. Además, implica una discusión sobre las aplicaciones, el mercado y las futuras oportunidades de investigación de este tema.
Para concluir
Cada vez más empresas adoptarán la IA de vanguardia para obtener información en tiempo real, costos reducidos y una mejor privacidad. Tener una comprensión sólida de este concepto lo ayudará a enfrentar los desafíos.
Puede consultar este artículo como una guía para la IA perimetral, donde también incluimos recursos de aprendizaje de la IA perimetral. Es posible que también desee leer sobre informática de punta y análisis de borde.