• La visión artificial abarca técnicas utilizadas en la industria del procesamiento de imágenes para resolver una amplia gama de problemas antes intratables mediante el uso de la Visión por Computadora y el Aprendizaje Profundo. Sin embargo, el alto potencial de innovación no está exento de desafíos.
  • Los casos de uso del mundo real de la visión artificial requieren hardware para funcionar, cámaras para proporcionar la entrada visual y hardware de cómputo para la inferencia de IA.
  • Incluso con la promesa de un gran soporte de hardware para implementaciones en el Edge, desarrollar una solución de IA visual sigue siendo un proceso complejo.

Se supone que las computadoras son buenas procesando números y haciendo cálculos, entonces ¿por qué la visión artificial es un problema tan desafiante que aún enfrenta bajas tasas de precisión en muchas aplicaciones? Aunque la visión artificial ha logrado avances notables en los últimos años, sigue siendo un campo complejo y desafiante debido a la variabilidad de los datos visuales, la complejidad de los objetos, las limitaciones computacionales, la ambigüedad en la interpretación, las limitaciones de datos, la adaptación a nuevos entornos y las consideraciones éticas.

También lea: Intel desarrolla el mayor sistema informático neuromórfico

Los casos de uso de la visión artificial dependen de la computación en el borde

La Inteligencia Artificial, especialmente en la visión artificial, está transformando industrias, impulsando aplicaciones como la detección de intrusiones y el análisis de multitudes en soluciones de Ciudades Inteligentes. Sin embargo, desafíos como la alta demanda de procesamiento para tareas en tiempo real y la costosa implementación en la nube dificultan su adopción generalizada. Edge AI surge como una solución, acercando las tareas de procesamiento a las fuentes de datos, lo que permite análisis en tiempo real, rentabilidad y mayor privacidad de los datos. Este cambio aborda las complejidades de la visión artificial, como la variabilidad de los datos, las limitaciones computacionales y las preocupaciones éticas, al tiempo que hace que las aplicaciones sean más prácticas y escalables.
También lea: ¿Qué es un ejemplo de una supercomputadora?

El hardware es una consideración importante

Las aplicaciones del mundo real de la visión artificial dependen del hardware para el procesamiento y de las cámaras para la entrada visual. Para tareas de misión crítica que exigen análisis casi en tiempo real, es esencial implementar soluciones de IA en dispositivos de computación en el borde para superar las limitaciones de latencia. Tomemos, por ejemplo, un sistema de análisis agrícola utilizado para el monitoreo de animales, donde los retrasos podrían afectar significativamente al ganado. Con cada cámara generando 30 imágenes por segundo y una configuración promedio de 100 cámaras, la carga de datos es inmensa: casi 259,2 millones de imágenes por día. La computación en el borde elimina la necesidad de enviar todos estos datos a la nube, evitando cuellos de botella y picos de costos inesperados. Al ejecutar la inferencia de IA en el borde en tiempo real, solo se comunican puntos de datos cruciales al backend de la nube para su posterior análisis. Este enfoque, que aprovecha hardware avanzado de Edge AI y aceleradores como Intel NUC, Nvidia Jetson o ARM Ethos, garantiza aplicaciones de visión artificial escalables y eficientes.

Complejidad de escalar sistemas de visión artificial

Desarrollar una solución de IA visual, incluso con soporte de hardware avanzado para implementaciones en el Edge, sigue siendo un proceso complejo. Los desafíos clave incluyen la recopilación de datos de entrada específicos, la experiencia con marcos de Aprendizaje Profundo, la selección de plataformas de hardware y software adecuadas, la optimización de modelos para los entornos de implementación, la gestión de implementaciones en dispositivos Edge distribuidos, la organización de actualizaciones en los puntos finales, el monitoreo de métricas en tiempo real y la garantía de la privacidad y seguridad de los datos.

Este enfoque conlleva importantes riesgos de desarrollo debido a factores como el tiempo de desarrollo, la experiencia requerida en el dominio y las complejidades de construir una infraestructura escalable.