El cómputo en el borde, también conocido como edge computing, se ha convertido en una tendencia cada vez más relevante en el campo de la inteligencia artificial (IA). Esta aproximación consiste en procesar los datos más cerca de donde se generan, en lugar de enviarlos a centros de datos remotos. Esto permite reducir la latencia y mejorar la eficiencia en la ejecución de algoritmos de IA.

Category : Edge Computing for AI | Sub Category : Edge AI Frameworks Posted on 2023-07-07 21:24:53

El cómputo en el borde, también conocido como edge computing, se ha convertido en una tendencia cada vez más relevante en el campo de la inteligencia artificial (IA). Esta aproximación consiste en procesar los datos más cerca de donde se generan, en lugar de enviarlos a centros de datos remotos. Esto permite reducir la latencia y mejorar la eficiencia en la ejecución de algoritmos de IA.

En este contexto, han surgido frameworks especializados en IA en el borde, los cuales están diseñados para llevar a cabo tareas de procesamiento y análisis de datos de forma descentralizada. Estos frameworks permiten entrenar y desplegar modelos de IA directamente en dispositivos en el borde, como sensores, cámaras o dispositivos móviles.

Algunos de los frameworks más populares para IA en el borde incluyen TensorFlow Lite, OpenVINO de Intel y Edge TPU de Google. Estas plataformas ofrecen herramientas y recursos especializados para optimizar el desempeño de los modelos de IA en entornos con recursos limitados, como es común en dispositivos de borde.

En resumen, el cómputo en el borde y los frameworks de IA para el borde están revolucionando la forma en que se implementan y ejecutan los algoritmos de inteligencia artificial, permitiendo llevar la potencia del aprendizaje automático a dispositivos locales de manera eficiente y efectiva.