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    Liberar el potencial de la IA en dispositivos perimetrales

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    En una entrevista en Exposici贸n de IA y Big DataAlessandro Grande, jefe de producto de Impulso de bordediscuti贸 cuestiones relacionadas con el desarrollo de modelos de aprendizaje autom谩tico para dispositivos perif茅ricos con recursos limitados y c贸mo superarlos.

    Durante la discusi贸n, Grande brind贸 perspectivas esclarecedoras sobre los desaf铆os actuales, c贸mo Edge Impulse est谩 ayudando a abordar estas luchas y la tremenda promesa de la IA en el dispositivo.

    Obst谩culos clave con la adopci贸n de IA de vanguardia

    Grande destac贸 tres principales puntos d茅biles que enfrentan las empresas cuando intentan producir modelos de aprendizaje autom谩tico de vanguardia, incluidas las dificultades para determinar estrategias 贸ptimas de recopilaci贸n de datos, la escasa experiencia en inteligencia artificial y las barreras de comunicaci贸n interdisciplinarias entre equipos de hardware, firmware y ciencia de datos.

    芦Muchas de las empresas que construyen dispositivos de vanguardia no est谩n muy familiarizadas con el aprendizaje autom谩tico禄, afirma Grande. 芦Unir esos dos mundos es realmente el tercer desaf铆o, que consiste en que los equipos se comuniquen entre s铆 y puedan compartir conocimientos y trabajar para lograr los mismos objetivos禄.

    Estrategias para modelos lean y eficientes

    Cuando se le pregunt贸 c贸mo optimizar para entornos perif茅ricos, Grande enfatiz贸 que primero se deben minimizar los datos de los sensores requeridos.

    鈥淓stamos viendo que muchas empresas luchan con el conjunto de datos. Qu茅 datos son suficientes, qu茅 datos deber铆an recopilar, qu茅 datos de qu茅 sensores deber铆an recopilarlos. Y esa es una gran lucha鈥, explica Grande.

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    Seleccionar arquitecturas de redes neuronales eficientes ayuda, al igual que t茅cnicas de compresi贸n como la cuantificaci贸n para reducir la precisi贸n sin afectar sustancialmente la precisi贸n. 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 implementaci贸n utilizando m茅tricas de evaluaci贸n de ML comunes, lo que garantiza la confiabilidad y acelera el tiempo de obtenci贸n de valor. La plataforma de desarrollo de un extremo a otro se integra perfectamente con las principales plataformas de aprendizaje autom谩tico y en la nube.

    Potencial transformador de la inteligencia en el dispositivo

    Grande destac贸 productos innovadores que ya aprovechan la inteligencia de punta para brindar informaci贸n de salud personalizada sin depender de la nube, como el seguimiento del sue帽o con Anillo Oura.

    芦Se han vendido m谩s 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禄, explica Grande.

    Existen otras oportunidades interesantes en torno al mantenimiento industrial preventivo mediante la detecci贸n de anomal铆as en las l铆neas de producci贸n.

    En 煤ltima 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 pr谩cticas y experiencias de respuesta que antes no eran posibles, presagiando una tecnolog铆a m谩s 煤til y una mejor calidad de vida.

    Liberar el potencial de la IA en los dispositivos de vanguardia depende de superar los obst谩culos actuales que inhiben su adopci贸n. Grande y otros destacados expertos brindaron conocimientos profundos en la conferencia de este a帽o. Exposici贸n de IA y Big Data sobre c贸mo derribar las barreras y liberar todas las posibilidades de la IA de vanguardia.

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    芦Me encantar铆a ver un mundo en el que los dispositivos con los que est谩bamos tratando fueran realmente m谩s 煤tiles para nosotros禄, concluye Grande.

    Vea nuestra entrevista completa con Alessandro Grande a continuaci贸n:

    (Foto por Niranjan _ Fotograf铆as en desempaquetar)

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    Fuente: Liberar el potencial de la IA en dispositivos perimetrales

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