Qué es Edge AI y cómo está revolucionando la Industria

Edge AI es una rama emergente de la inteligencia artificial que se centra en el uso de técnicas de machine learning y procesamiento de datos en dispositivos en el Edge, es decir, dispositivos que no requieren conectarse a un centro de datos para funcionar. Esto permite a los dispositivos tomar decisiones de manera autónoma y procesar datos en tiempo real, lo que ofrece una gran cantidad de posibilidades para una variedad de aplicaciones.

Índice

Aplicaciones Edge AI

Edge AI está revolucionando la industria al permitir que los dispositivos se vuelvan más inteligentes y autónomos. Algunos ejemplos de cómo Edge AI está transformando la industria incluyen:

Sistemas de seguridad: Poder detectar intrusos o incidentes de manera autónoma y enviar alertas en tiempo real.
Robots industriales: los robots con Edge AI pueden realizar tareas de manera autónoma y adaptarse a cambios en el entorno sin intervención humana.
Dispositivos médicos: los dispositivos médicos equipados con Edge AI pueden analizar y procesar datos en tiempo real, lo que permite un diagnóstico y tratamiento más precisos.
Automóviles: los vehículos equipados con Edge AI pueden tomar decisiones de manera autónoma, como evitar colisiones y cambiar de carril, lo que mejora la seguridad en la carretera.
Sistemas de control de procesos: los sistemas de control de procesos equipados con Edge AI pueden analizar y procesar datos en tiempo real, lo que permite una mejor toma de decisiones y una mayor eficiencia en la industria.

En resumen, Edge AI está transformando la industria al permitir que los dispositivos se vuelvan más inteligentes y autónomos, lo que ofrece una gran cantidad de posibilidades para una variedad de aplicaciones.

Cloud AI vs Edge AI

Edge AI y Cloud AI son dos enfoques diferentes para el procesamiento de datos y el aprendizaje automático. Aunque comparten algunas similitudes, también hay importantes diferencias entre ellos. A continuación, se presentan algunas de las principales diferencias entre Edge AI y Cloud AI en términos de latencia, coste, seguridad y privacidad:

Diferencias entre Cloud AI y Edge AI

Latencia: Edge AI procesa los datos de manera local, lo que significa que los tiempos de respuesta son generalmente más rápidos que los de Cloud AI. Esto es especialmente importante para aplicaciones en tiempo real, como el control de robots industriales o la toma de decisiones en vehículos autónomos.
Consumo: Cuando el equipo envía los datos para que se procesen en Cloud el consumo energético se reduce. Mientras que se incrementa cuando se procesa en el Edge.
Coste: Edge AI generalmente requiere una inversión inicial más alta en términos de hardware y desarrollo de software, pero puede ser más económico a largo plazo debido a la reducción de la necesidad de conectividad a Internet y el procesamiento de datos en el dispositivo Edge. Cloud AI, por otro lado, puede ser más económico en términos de coste por uso, pero puede requerir una conectividad a Internet constante y un mayor ancho de banda.
Seguridad y privacidad: Edge AI tiene la ventaja de que los datos se procesan de manera local, lo que significa que hay menos riesgo de hacking o robo de datos. Sin embargo, también es importante asegurar los dispositivos Edge y protegerlos contra ataques. Cloud AI, por otro lado, generalmente cuenta con mayores medidas de seguridad, pero también puede estar expuesto a riesgos de hacking y robo de datos debido a la conectividad a Internet.

En resumen, Edge AI y Cloud AI tienen sus propias ventajas y desventajas, y la elección entre ellas dependerá de las necesidades específicas de cada aplicación y de los requisitos de latencia.

Tipos de Hardware

Cuando se trata de procesar datos y aprender automáticamente en dispositivos Edge, hay varias opciones de hardware disponibles, cada una con sus propias ventajas y desventajas. A continuación, se presenta una breve descripción de las principales diferencias entre las CPU, GPU, FPGA y ASIC específicos para Edge AI:

Tipos de Hardware

CPU (Central Processing Unit): La CPU es el cerebro de un dispositivo y se utiliza para ejecutar las instrucciones de un programa. Aunque las CPU son muy versátiles y se utilizan en una variedad de dispositivos, no están específicamente diseñadas para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos en tiempo real.
GPU (Graphics Processing Unit): Las tarjetas gráficas (GPU, por sus siglas en inglés) se utilizan en la inteligencia artificial debido a su capacidad para realizar cálculos paralelos a gran escala. La IA se basa en el aprendizaje automático, que a menudo implica el entrenamiento de grandes conjuntos de datos en redes neuronales. Entrenar una red neuronal puede ser un proceso computacionalmente intensivo que requiere el cálculo de millones o incluso billones de operaciones matemáticas. Las GPU son especialmente adecuadas para este tipo de cálculos debido a su arquitectura paralela. Mientras que una CPU (unidad central de procesamiento) tiene unos pocos núcleos que pueden ejecutar instrucciones de manera secuencial, las GPU tienen cientos o incluso miles de núcleos, lo que permite realizar cálculos paralelos simultáneamente. Esto significa que una GPU puede procesar grandes cantidades de datos mucho más rápido que una CPU. Además de su capacidad de cálculo paralelo, las GPU también cuentan con una gran cantidad de memoria de acceso rápido, lo que les permite almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos mientras realizan cálculos. Esto es especialmente importante en el aprendizaje automático, donde se deben procesar y almacenar grandes conjuntos de datos de entrenamiento.
ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): Los ASIC son circuitos integrados específicos para una aplicación que se utilizan para el procesamiento de datos y el aprendizaje automático. Los circuitos ASIC están específicamente diseñados para una aplicación concreta, con una arquitectura fija y predefinida y, por lo tanto, pueden ser muy eficientes en términos de potencia y coste. Sin embargo, no son flexibles y solo son adecuados para la aplicación específica para la que han sido desarrollados.
FPGA (Field-Programmable Gate Array): Los FPGA son dispositivos lógicos que se programar para realizar unas determinadas funciones lógicas. A diferencia de los ASIC, los FPGA se pueden re-programar para adaptarse a diferentes aplicaciones. La ejecución de un algoritmo en una FPGA es más rápido y con menor latencia que en una CPU, ya que las funciones se ejecutan en paralelo, lo que los hace ideales para el Edge AI. Sin embargo, las FPGA son más caras, requieren un mayor conocimiento técnico para programarlos, y, si bien son reprogramables, no ofrecen el mismo grado de flexibilidad que un GPU o CPU.

En la siguiente tabla se pueden comparar las características más importantes de las diferentes hardware de IA.

Características diferenciadoras del hardware IA

Factores a tener en cuenta en el desarrollo de un equipo Edge AI

Cuando se desarrolla un equipo de Edge AI, hay varios factores clave a tener en cuenta para garantizar que el dispositivo sea capaz de procesar y analizar datos de manera eficiente y precisa. A continuación, se describen algunos de estos factores:

Potencia de la GPU en TFLOPS: La potencia de la GPU en TFLOPS (trillones de operaciones de punto flotante por segundo) es una medida de la velocidad de procesamiento de la GPU. Una GPU con una mayor potencia en TFLOPS será capaz de procesar datos más rápido y con mayor precisión.
Memoria RAM: La memoria RAM es esencial para garantizar que el dispositivo tenga suficiente espacio para almacenar y procesar los datos necesarios para el aprendizaje automático. Es importante elegir un dispositivo con suficiente memoria RAM para garantizar que el dispositivo no se quede sin espacio.
Consumo en W: El consumo de energía en vatios (W) es un factor importante a tener en cuenta cuando se desarrolla un equipo Edge AI. Un dispositivo con un bajo consumo de energía será más eficiente, disipará menos calor y se adaptará mejor a aplicaciones con requisitos de baja potencia.

Teniendo en cuenta estos factores, se puede elegir un equipo de Edge AI que se adapte a las necesidades específicas de cada aplicación y que proporcione un rendimiento óptimo. Sin embargo, es importante tener en cuenta que cada aplicación es diferente y puede requerir un conjunto diferente de características y capacidades.

En resumen, cada uno de estos dispositivos tiene sus propias ventajas y desventajas y la elección dependerá de las necesidades específicas de cada aplicación y de los requisitos de coste, potencia, flexibilidad y conocimiento técnico.

Fabricantes de Aceleradores AI en el mercado

En los últimos años, ha habido un aumento en el interés y la inversión en el desarrollo de aceleradores de aprendizaje automático en el Edge. Estos aceleradores son dispositivos especializados que se utilizan para mejorar el rendimiento del aprendizaje automático en dispositivos Edge, como robots, drones, dispositivos de seguridad y dispositivos IoT. Varios fabricantes han desarrollado aceleradores diferentes con características y capacidades únicas. A continuación, se presenta una breve descripción de algunos de los principales fabricantes y sus aceleradores.

Fabricantes de CPU

Intel: Intel ha desarrollado una serie de procesadores Edge AI, como el Movidius Myriad X, que se utilizan en una variedad de aplicaciones, como dispositivos de seguridad, drones y robots industriales.

Fabricantes de GPU

NVIDIA ha desarrollado una serie de plataformas de aprendizaje automático, como Jetson, Xavier y Orin AG, que se utilizan en una variedad de aplicaciones, como vehículos autónomos, robots y sistemas de control de procesos.

La familia Jetson, Xavier y Orin AG de Nvidia son una serie de plataformas de aprendizaje automático Edge de alto rendimiento desarrolladas por Nvidia para aplicaciones de robótica, automoción, IoT y sistemas de control de procesos. A continuación, se presenta un resumen de las principales características de cada una de estas plataformas:

Jetson: La plataforma Jetson es una serie de sistemas embebidos de bajo consumo energético que proporciona un rendimiento de aprendizaje automático Edge para aplicaciones de robótica, drones, dispositivos de seguridad y dispositivos de IoT. La familia Jetson incluye varios modelos, desde el Jetson Nano hasta el Jetson Xavier, cada uno con diferentes niveles de rendimiento y potencia.
Xavier: La plataforma Xavier es un sistema embebido de alto rendimiento desarrollado específicamente para aplicaciones de automoción, incluyendo vehículos autónomos, robots industriales y sistemas de control de procesos. Incluye un procesador multi-núcleo, una GPU de alto rendimiento y un procesador de sensores de bajo consumo.
Orin AG: es la última plataforma de Nvidia, es un sistema embebido de alto rendimiento para aplicaciones de automoción, incluyendo vehículos autónomos, robots industriales y sistemas de control de procesos. Orin AG es la primera plataforma de Nvidia que combina el aprendizaje automático Edge con la conectividad 5G, lo que permite una mayor eficiencia en el uso de datos y una mayor capacidad de procesamiento.

En resumen, la familia Jetson, Xavier y Orin AG de Nvidia es una serie de plataformas de aprendizaje automático Edge de alto rendimiento que ofrecen diferentes niveles de rendimiento y potencia para aplicaciones de robótica, automoción, IoT y sistemas de control de procesos, cada uno con características específicas para una determinada aplicación

En la siguiente tabla se muestra una comparativa a nivel de prestaciones las diferentes familias de Nvidia Jetson/Xavier y Orin

Comparativa de familias NVIDIA Jetson, Xavier y Orin

Fabricantes ASIC

Google

Google ha desarrollado una plataforma de aprendizaje automático llamada Edge TPU, que se utiliza en una variedad de aplicaciones, como dispositivos de seguridad, dispositivos de IoT y dispositivos de asistencia personal.

En concreto Google Coral es una plataforma de aprendizaje automático en el Edge desarrollada por Google que incluye una serie de dispositivos y herramientas para el aprendizaje automático en dispositivos Edge como una tarjeta de desarrollo y una cámara AI. Se enfoca en proporcionar soluciones de Edge AI altamente optimizadas y eficientes en términos de energía, lo que las hace ideales para aplicaciones con requisitos de baja potencia.

Hailo

Hailo es una empresa establecida en Israel en 2017 por miembros de la unidad de tecnología de élite de las Fuerzas de Defensa de Israel. Se dedican a desarrollar los mejores procesadores de IA para dispositivos Edge. Su tecnología de aprendizaje profundo se espera que transforme la industria de los chips de IA, proporcionando nuevas posibilidades de cálculo. Su objetivo es permitir que las tecnologías inteligentes en el Edge alcancen su máximo potencial.

El acelerador de IA de Hailo, el Hailo-8R, es un módulo de PCIE Mini Card y forma M.2 que ofrece un rendimiento de servidor en dispositivos en el Edge. Tiene un rendimiento de 13 Tera-Operaciones por segundo (TOPS) y es compatible con varios marcos de IA como TensorFlow, Keras y PyTorch. Además, tiene un rango de temperatura ampliado de -40°C a 85°C y soporta sistemas operativos Linux y Windows. Es costo eficiente y tiene una suite de software robusta para apoyar modelos de aprendizaje profundo y aplicaciones.

Soluciones de Venco de Edge AI

Venco Electrónica ofrece una amplia variedad de soluciones de Edge AI personalizadas para ayudar a las empresas a satisfacer las necesidades específicas de su negocio, mejorar su eficiencia, reducir costes y aumentar su competitividad de un mundo cada vez más digital.

Gama Axiomtek basada en Hailo

Axiomtek, como partner de Hailo, dispone de varios ordenadores industriales basados en Hailo como por ejemplo RSC100 (también conocido como Plato), que está basado en ARM de última generación NXP® i.MX 8QuadMax processor y el RSC101 (basado en procesador Intel® Elkhart Lake)

Ambos dispositivos de inteligencia artificial Edge Hailo-8™, que cuenta con hasta 26 TOPS para ejecutar aplicaciones de aprendizaje profundo de manera eficiente, inteligente y sostenible.

Gama Axiomtek basada en NVIDIA

Axiomtek tiene una colaboración estrecha con NVIDIA para impulsar la innovación de soluciones Edge AI. Al combinar su sólida experiencia en computación perimetral con las tecnologías informáticas aceleradas por GPU y la IA de NVIDIA, Axiomtek ofrece una cartera completa de plataformas de hardware optimizadas para GPU y soluciones de comunicación de datos para implementar IA en el perímetro, lo que ayuda a los clientes a acelerar la implementación de capacidades de aprendizaje profundo en sus Dispositivos IoT y convertir la Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT) en realidad.

Axiomtek ha desarrollado plataformas de IA de vanguardia basadas en el espectro completo de módulos NVIDIA Jetson, incluidos NVIDIA Jetson Nano, NVIDIA® Jetson™ TX2 NX, NVIDIA® Jetson™ TX2, NVIDIA® Jetson Xavier™ NX, NVIDIA® Jetson AGX Xavier™ y NVIDIA® Jetson AGX Orin™.

KBox A-150-WKL-AI-H8 basado en Hailo de Kontron

El KBox A-150-WKL-AI-H8 de Kontron es una PC con procesadores Intel® Core™ i o Celeron® de octava generación diseñado para ser utilizado como Gateway de altas prestaciones para soluciones de inferencia de AI en el Edge.

El procesador de AI integrado y avanzado Hailo-8™, con un rendimiento de 26TOPS con un consumo de energía típico de menos de 2,5W, lo cual permite que el sistema funcione a niveles de rendimiento anteriormente solo posibles en la nube.

Además, viene con controladores y BSP preinstalados y una serie de herramientas de software completa disponible en el sitio web de desarrolladores de Hailo, incluyendo redes neuronales pre-entrenadas, un simulador, compilador de flujo de datos de Hailo y un SDK que permiten reducir el tiempo de desarrollo y los gastos de ingeniería.

Módulo 5G de Telit FN980 compatible con Jetson ORIN

En 2022 Telit, anunció la noticia sobre compatibilidad de su módulo FN980 con la plataforma Nvidia Jetson AGX Orin. Esta compatibilidad permite que aplicaciones de robótica, visión artificial y vehículos no tripulados industriales se beneficien de las características del 5G como la velocidad multi-gigabit y la baja latencia.

El 5G es considerado como un catalizador clave para la Inteligencia Artificial, ya que permite el procesamiento de datos en tiempo real y la comunicación de baja latencia en el edge. Al acercar el procesamiento de datos a donde se genera y se utiliza, se reduce la necesidad de mover grandes cantidades de datos y se mejora la seguridad, confiabilidad y privacidad.

La combinación de 5G y IA en el edge abre nuevas posibilidades para aplicaciones en tiempo real en una variedad de industrias, como la robótica, visión artificial y vehículos no tripulados industriales.

Asesoramiento y soporte técnico de Venco en Edge AI

Venco es un proveedor líder en el campo Sistemas Embedded AI, con un amplio portafolio de dispositivos y soluciones diseñadas para satisfacer las necesidades de una variedad de industrias y aplicaciones. Además, Venco ofrece asesoramiento y soporte técnico para ayudar a sus clientes a implementar y sacar el máximo provecho de sus dispositivos Edge AI.

Si estás buscando una solución confiable y de alta calidad para tus proyectos Edge AI contacta con nosotros y un asesor especialista responderá tus preguntas:

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