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¿Qué es EDGE AI y cómo se puede utilizar?

Introducción a EDGE AI

EDGE AI o IA en el borde (traducido al español) significa procesamiento local (o casi local), en oposición a cualquier lugar de la nube. Este puede ser un dispositivo local real, como un refrigerador inteligente, o servidores ubicados lo más cerca posible de la fuente (es decir, servidores ubicados en un área cercana en lugar de estar al otro lado del mundo).

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EDGE AI se puede usar donde es necesaria una baja latencia, o donde la red en sí misma no siempre está disponible. El uso de este puede provenir del deseo de tomar decisiones en tiempo real en ciertas aplicaciones.

Cloud vs Edge-Cloud 

Muchas aplicaciones con la nube obtienen datos localmente, envían los datos a la nube, los procesan y los devuelven.

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El borde significa que no hay necesidad de enviar a la nube; a menudo puede ser más seguro (según la seguridad del dispositivo de borde) y tener menos impacto en una red. Los algoritmos de AI de borde todavía se pueden entrenar en la nube, pero se ejecutan en el borde.

Cloud vs Edge-Edge

¿Por qué es importante?

• La comunicación de red puede ser costosa (ancho de banda, consumo de energía, etc.) y a veces imposible (piense en ubicaciones remotas o durante desastres naturales)
• El procesamiento en tiempo real es necesario para aplicaciones, como automóviles sin conductor, que no pueden manejar la latencia al tomar decisiones importantes
• Las aplicaciones podrían estar usando datos personales (como datos de salud) que podrían ser confidenciales si se envían a la nube
• El software de optimización, especialmente hecho para hardware específico, puede ayudar a lograr una gran eficiencia con los modelos de IA de última generación.

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Aplicaciónes de EDGE AI

Hay posibilidades casi infinitas de edge AI, los dispositivos IoT son un gran uso de edge AI.
No todas las aplicaciones lo necesitan: es probable que pueda esperar un segundo mientras su aplicación de voz va a hacerle una pregunta al servidor, o como cuando los ingenieros de la NASA están procesando los últimos datos de agujeros negros.

Puedes escribir en los comentarios qué otros usos se le puede dar a esta tecnología.

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Aprovecho este post para decirles que fui aceptado en el desafío de Udacity de Intel Edge AI, en el blog iré compartiendo los conocimientos adquiridos.

Permanezcan en contacto porque el proyecto final es sumamente interesante.

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