En una entrevista en Exposición de IA y Big DataAlessandro Grande, jefe de producto de Impulso de bordediscutió cuestiones relacionadas con el desarrollo de modelos de aprendizaje automático para dispositivos periféricos con recursos limitados y cómo superarlos.
Durante la discusión, Grande brindó perspectivas esclarecedoras sobre los desafíos actuales, cómo Edge Impulse está ayudando a abordar estas luchas y la tremenda promesa de la IA en el dispositivo.
Obstáculos clave con la adopción de IA de vanguardia
Grande destacó tres principales puntos débiles que enfrentan las empresas cuando intentan producir modelos de aprendizaje automático de vanguardia, incluidas las dificultades para determinar estrategias óptimas de recopilación de datos, la escasa experiencia en inteligencia artificial y las barreras de comunicación interdisciplinarias entre equipos de hardware, firmware y ciencia de datos.
«Muchas de las empresas que construyen dispositivos de vanguardia no están muy familiarizadas con el aprendizaje automático», afirma Grande. «Unir esos dos mundos es realmente el tercer desafío, que consiste en que los equipos se comuniquen entre sí y puedan compartir conocimientos y trabajar para lograr los mismos objetivos».
Estrategias para modelos lean y eficientes
Cuando se le preguntó cómo optimizar para entornos periféricos, Grande enfatizó que primero se deben minimizar los datos de los sensores requeridos.
“Estamos viendo que muchas empresas luchan con el conjunto de datos. Qué datos son suficientes, qué datos deberían recopilar, qué datos de qué sensores deberían recopilarlos. Y esa es una gran lucha”, explica Grande.
Seleccionar arquitecturas de redes neuronales eficientes ayuda, al igual que técnicas de compresión como la cuantificación para reducir la precisión sin afectar sustancialmente la precisión. Siempre equilibre las limitaciones del sensor y del hardware con la funcionalidad, las necesidades de conectividad y los requisitos de software.
Edge Impulse tiene como objetivo permitir a los ingenieros validar y verificar los modelos ellos mismos antes de la implementación utilizando métricas de evaluación de ML comunes, lo que garantiza la confiabilidad y acelera el tiempo de obtención de valor. La plataforma de desarrollo de un extremo a otro se integra perfectamente con las principales plataformas de aprendizaje automático y en la nube.
Potencial transformador de la inteligencia en el dispositivo
Grande destacó productos innovadores que ya aprovechan la inteligencia de punta para brindar información de salud personalizada sin depender de la nube, como el seguimiento del sueño con Anillo Oura.
«Se han vendido más de mil millones de piezas y es algo que todo el mundo puede experimentar y tener una idea real del poder de la IA de vanguardia», explica Grande.
Existen otras oportunidades interesantes en torno al mantenimiento industrial preventivo mediante la detección de anomalías en las líneas de producción.
En última instancia, Grande ve un enorme potencial para que la IA en el dispositivo mejore enormemente la utilidad y la usabilidad en la vida diaria. En lugar de limitarse a datos sin procesar, los dispositivos de vanguardia pueden interpretar las entradas de los sensores para proporcionar sugerencias prácticas y experiencias de respuesta que antes no eran posibles, presagiando una tecnología más útil y una mejor calidad de vida.
Liberar el potencial de la IA en los dispositivos de vanguardia depende de superar los obstáculos actuales que inhiben su adopción. Grande y otros destacados expertos brindaron conocimientos profundos en la conferencia de este año. Exposición de IA y Big Data sobre cómo derribar las barreras y liberar todas las posibilidades de la IA de vanguardia.
«Me encantaría ver un mundo en el que los dispositivos con los que estábamos tratando fueran realmente más útiles para nosotros», concluye Grande.
Vea nuestra entrevista completa con Alessandro Grande a continuación:
(Foto por Niranjan _ Fotografías en desempaquetar)
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Fuente: Liberar el potencial de la IA en dispositivos perimetrales