Edge AI: Transformando el Sector de la Med-Tech
La revolución del edge AI está cumpliendo un papel crucial en mejorar la vida de las personas a través de avances significativos en el sector de la med-tech. Ingenieros que trabajan en el diseño de dispositivos cardíacos, como marcapasos, están utilizando esta tecnología para permitir que los médicos detecten ritmos cardíacos anormales y programen los dispositivos para brindar consejos sobre cuándo buscar atención médica adicional.
Innovación en la Interacción Médico-Tecnológica
A medida que más sistemas incorporan interacciones de machine learning (ML), es esencial que los ingenieros y desarrolladores comprendan cómo planificar el futuro de estas interacciones. Edge AI ofrece una oportunidad excepcional al permitir que los modelos de ML reconozcan patrones a partir de algoritmos estadísticos. Por ejemplo, el sistema puede identificar si una persona está presente, si se ha activado una palabra clave para un asistente doméstico inteligente, o incluso si un motor muestra inestabilidad.
En el ámbito de los asistentes inteligentes, la detección de palabras clave se realiza en el dispositivo, evitando el envío de información al cloud, lo que mejora la rapidez y la privacidad.
Creando Modelos de ML de Vanguardia
La generación de un modelo de ML puede seguir diferentes rutas, ya sea a través de un entorno de desarrollo integrado como TensorFlow o mediante plataformas SaaS como Edge Impulse. La mayor parte del esfuerzo para establecer un modelo de ML sólido radica en la creación de un conjunto de datos representativos y en su correcta etiquetación.
Actualmente, los modelos de ML más populares en edge AI son los supervisados, que se entrenan usando datos etiquetados donde los resultados se pueden comprobar por su exactitud. Este tipo de formación es ideal para trabajos de clasificación y regresión, aunque su éxito depende en gran medida de la calidad del conjunto de datos.
Soluciones y Recursos para la Implementación de Edge AI
Empresas como DigiKey están a la vanguardia de la implementación de edge AI, proporcionando microcontroladores, FPGA y computadoras de placa única (SBC) que son ideales para ejecutar modelos de ML. Alianzas con proveedores líderes les permiten ofrecer generaciones de hardware como la serie MCX-N de NXP y la serie STM32MP25 de STMicroelectronics.
En años pasados, las placas de desarrollo de la comunidad maker, como el Apollo3 Blue de SparkFun o el Nano 33 BLE Sense Rev 2 de Arduino, han sido populares para ejecutar edge AI.
Avances en el Procesamiento Neuronal
Los Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU) están ganando protagonismo en el ámbito de edge AI. Estas unidades integradas están diseñadas para acelerar el procesamiento de aplicaciones de ML basadas en redes neuronales. La creación de NPUs de nueva generación, como la serie MCX N de NXP, está avanzando, permitiendo un procesamiento matemático optimizado para aplicaciones de IA.
Además, están emergiendo aceleradores de IA para dispositivos de borde, como Google Coral y Hailo, aunque el mercado aún está en desarrollo.
Aplicaciones Prácticas de Edge AI
Desde hace tiempo, cámaras de alta velocidad con modelos de ML han sido empleadas en cadenas de suministro para optimizar el envío de productos o identificar artículos defectuosos en líneas de producción. Recientemente, proveedores están desarrollando módulos de visión por AI a bajo costo que pueden ejecutar modelos de ML para el reconocimiento de objetos y personas.
Aunque la implementación de un modelo de ML requiere un sistema embebido, la proliferación de componentes electrónicos habilitados para IA, incluidos los sensores de ML, está en aumento. Estos sensores a menudo vienen preprogramados con un modelo de ML, permitiendo tareas como la detección de rostros y el reconocimiento de objetos.
El Futuro Brillante de Edge AI
Con el continuo avance del edge AI, se prevé que la adopción de esta tecnología se expanda aún más a medida que diversas industrias busquen soluciones que les permitan procesar datos de forma más rápida y segura a nivel local. El crecimiento de los métodos de entrenamiento de ML y la evolución del hardware y software posicionan a edge AI como un motor clave de innovación en múltiples sectores.
La promesa de edge AI es enorme, y su impacto en la transformación digital de la medicina y más allá es innegable.
