Uno es bueno, dos es mejor y tres es a\u00fan mejor\u00bb. Esta m\u00e1xima puede aplicarse al mundo de la tecnolog\u00eda cuando pensamos en Internet de las Cosas (IoT), Machine Learning (ML) y TinyML. El primer concepto, que se refiere a elementos f\u00edsicos conectados en red para recoger e intercambiar datos, ya es conocido por los profesionales del \u00e1rea y ahora se hace m\u00e1s com\u00fan entre los profanos. El segundo concepto, Machine Learning, est\u00e1 ganando la boca de la gente con el gran revuelo en torno a ChatGPT, capaz de reproducir el lenguaje humano para responder a preguntas gen\u00e9ricas. El tercero es una combinaci\u00f3n de los dos primeros. <\/p>\n\n\n\n
Hablamos de un campo que ofrece una forma, a trav\u00e9s de algoritmos de Machine Learning, de transformar grandes vol\u00famenes de datos generados por IoT en insights. Esta inteligencia puede ayudar a fundamentar la toma de decisiones y elevar las iniciativas de automatizaci\u00f3n a nuevas cotas en diversos sectores.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo consigue la integraci\u00f3n entre ambas tecnolog\u00edas generar tantos beneficios? Por un lado, los datos generados por IoT a partir de diversas fuentes pueden utilizarse para entrenar algoritmos de Machine Learning. Por otro lado, los algoritmos de Machine Learning pueden mejorar la capacidad de los dispositivos IoT para procesar y analizar mejor los datos en tiempo real en los bordes de las redes, reduciendo la latencia.<\/p>\n\n\n\n
En la pr\u00e1ctica, podemos pensar, por ejemplo, que los sensores de los equipos industriales, tras ser entrenados por algoritmos de Machine Learning, ser\u00e1n capaces en el futuro de analizar los datos de temperatura en tiempo real y avisar de la necesidad de realizar reparaciones preventivas incluso en diferentes \u00e9pocas del a\u00f1o o si se desplazan.<\/p>\n\n\n\n
Pero, \u00bfqu\u00e9 hay del tercer concepto mencionado al principio del texto, el TinyML? Esta tecnolog\u00eda ha tratado de llevar la potencia del Machine Learning a dispositivos extremadamente peque\u00f1os, con una capacidad de procesamiento, memoria y recursos energ\u00e9ticos muy limitados.<\/p>\n\n\n\n
Los algoritmos TinyML se desarrollan espec\u00edficamente para estos dispositivos compactos, habituales en el Internet de las Cosas, de forma muy optimizada para poder realizar tareas complejas como el reconocimiento de im\u00e1genes y audio.<\/p>\n\n\n\n
El potencial de la diminuta tecnolog\u00eda TinyML se refleja en enormes cifras. Se espera que la cantidad de instalaciones de TinyML aumente de casi 2.000 millones en 2022 a m\u00e1s de 11.000 millones en 2027, seg\u00fan un estudio de ABI Research<\/a>. \u00abUn tema com\u00fan del mercado TinyML es la idea de llevar el ML a todas partes. Hay muchos casos de uso posibles. Piense en cualquier tipo de datos sensoriales y probablemente habr\u00e1 un modelo ML para aplicar a esa informaci\u00f3n. Los sensores de sonido y de condiciones ambientales siguen siendo los m\u00e1s destacados y deber\u00edan impulsar el enorme crecimiento de las instalaciones de dispositivos TinyML\u00bb, predice Lian Jye Su, analista principal de investigaci\u00f3n de ABI Research.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed pues, la integraci\u00f3n de TinyML en IoT consiste en aunar tres tecnolog\u00edas prometedoras: la propia Internet de las Cosas, las capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico y la miniaturizaci\u00f3n de los dispositivos, preservando la capacidad de realizar tareas complejas con un consumo m\u00ednimo de energ\u00eda. Para ello se requieren conocimientos especializados en optimizaci\u00f3n de hardware y software, ciencia de datos e Inteligencia Artificial.<\/p>\n\n\n\n Y si tres tecnolog\u00edas integradas ya es genial, \u00bfqu\u00e9 tal a\u00f1adir 5G, Edge Computing y sensores cada vez m\u00e1s sofisticados? Una transferencia de datos m\u00e1s r\u00e1pida con 5G, una latencia menor con recursos de Edge Computing m\u00e1s avanzados y sensores m\u00e1s sofisticados para captar datos cada vez m\u00e1s variados y precisos generar\u00e1n transformaciones hasta ahora inimaginables.<\/p>\n\n\n\n Entrenar un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico en dispositivos diminutos, como los sensores IoT, permite utilizar m\u00e1s datos para hacer mejores predicciones. Sin embargo, el proceso de entrenamiento requiere mucha memoria, de la que no se suele disponer. <\/p>\n\n\n\nAprendiendo a aprender<\/h2>\n\n\n\n