IMDEA Networks lidera avances en edge AI, mejorando velocidad, seguridad y sostenibilidad con impacto en salud, transporte y ciudades inteligentes.
La inteligencia artificial en el borde (edge AI) permite procesar datos y tomar decisiones directamente en los dispositivos, reduciendo latencia, consumo de ancho de banda y aumentando la privacidad al evitar la transmisión constante de información a la nube. Sin embargo, su adopción masiva ha enfrentado retos técnicos.
El Proyecto DIME, liderado por IMDEA Networks y coordinado por Joerg Widmer y Jaya Champati, ha dado un paso decisivo para superar estos desafíos. Los resultados de esta investigación sientan las bases para aplicaciones más rápidas, eficientes y seguras en sectores críticos como la salud y las ciudades inteligentes.
Resolviendo los desafíos técnicos del edge AI
Un obstáculo clave en el uso de modelos de aprendizaje profundo en dispositivos pequeños, como microcontroladores o smartphones, es el impacto en consumo energético, latencia y precisión. El proyecto DIME llevó a cabo un análisis detallado en cinco dispositivos IoT, desde microcontroladores básicos hasta hardware avanzado como el Jetson Orin Nano. Este estudio identificó formas de optimizar el rendimiento sin sacrificar la calidad de las decisiones.
Además, el equipo abordó la falta de mecanismos para verificar la precisión de los modelos en tiempo real, un desafío crítico en dispositivos médicos e infraestructuras IoT. DIME desarrolló un algoritmo de aprendizaje en línea basado en inferencia jerárquica, que corrige errores en tiempo real y utiliza servidores periféricos solo cuando es necesario. Esto reduce costos de transmisión de datos y mejora la eficiencia.
Impacto global de DIME
“El proyecto DIME está impulsando la adopción masiva de la inteligencia artificial en el borde”, afirmó Jaya Champati. Al disminuir la dependencia de servidores en la nube, las tecnologías creadas no solo mejoran la confiabilidad de las decisiones, sino que también promueven la sostenibilidad energética, un factor crucial en regiones con conectividad limitada.
La investigación ha despertado interés a nivel internacional, inspirando colaboraciones con universidades de Canadá, India y Europa, y destacando en foros de prestigio como el ACM Symposium on Edge Computing y IEEE INFOCOM. Además, los datos y herramientas desarrollados han sido compartidos en GitHub y propuestos como estándar para tinyML por MLCommons, fomentando avances en el aprendizaje automático.
Un futuro más inclusivo y sostenible
Más allá de los logros técnicos, DIME busca democratizar el acceso a soluciones de inteligencia artificial de bajo costo. Esto abre oportunidades para pequeñas empresas, mejora la calidad de vida y fomenta la equidad digital. “DIME no solo impulsa innovaciones tecnológicas, sino que crea empleos y aplicaciones en sectores emergentes de la IA”, enfatizó el investigador principal.
Con sus avances en aprendizaje profundo y una visión centrada en el usuario, DIME se posiciona como un ejemplo de cómo la investigación tecnológica puede transformar industrias y sociedades, promoviendo un futuro más eficiente, inclusivo y sostenible.