{"id":17121,"date":"2023-10-16T21:28:22","date_gmt":"2023-10-16T21:28:22","guid":{"rendered":"https:\/\/esi.uclm.es\/?p=17121"},"modified":"2023-10-17T05:45:52","modified_gmt":"2023-10-17T05:45:52","slug":"computacion-at-the-edge-llevando-la-inteligencia-artificial-a-todas-partes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/esi.uclm.es\/index.php\/2023\/10\/16\/computacion-at-the-edge-llevando-la-inteligencia-artificial-a-todas-partes\/","title":{"rendered":"Computaci\u00f3n \u201cat the edge\u201d: llevando la inteligencia artificial a todas partes"},"content":{"rendered":"\n

Por Jos\u00e9 Luis Espinosa, Ingeniero Jefe\/Manager \u2013 Ubotica Technologies y Profesor Asociado en ESI-UCLM.<\/em><\/h3>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo llegamos a la inteligencia artificial actual?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El reciente auge de la inteligencia artificial es innegable, hasta tal punto de que se ha hecho un hueco en la prensa y en el ideario general. Es dif\u00edcil hoy en d\u00eda no haber escuchado hablar de las nuevas aplicaciones de la misma, incluyendo su integraci\u00f3n en el coche aut\u00f3nomo o los robots, la ayuda en el diagn\u00f3stico m\u00e9dico u otros sistemas de car\u00e1cter generativo como Chat<\/a>GPT<\/a> o Dall<\/a>\u00b7<\/a>E.<\/p>\n\n\n\n

Lo que puede parecer sorprendente es que los conceptos b\u00e1sicos de estos sistemas datan de muchos a\u00f1os atr\u00e1s. Las redes neuronales tienen sus primeros or\u00edgenes en el a\u00f1o 1943 [1]. Sin embargo, es en las \u00faltimas dos d\u00e9cadas cuando se han dado las condiciones necesarias para que se produzca el boom en el desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial [2], gracias a:<\/p>\n\n\n\n

1) La evoluci\u00f3n en el hardware de procesamiento, mediante el uso de las tarjetas gr\u00e1ficas (GPUs), cubriendo la gran exigencia computacional que tienen estos sistemas para aprender.<\/p>\n\n\n\n

2) El big data, aportando la cantidad necesaria de datos requeridos por este tipo de t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n

3) La evoluci\u00f3n del software y las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo.<\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial \u201cat the edge<\/em>\u201d<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La evoluci\u00f3n de las t\u00e9cnicas de inteligencia artificial ha llevado al desarrollo de sistemas inteligentes cada vez m\u00e1s potentes pero a su vez tambi\u00e9n m\u00e1s complejos, haciendo necesaria la utilizaci\u00f3n de sistemas de altas prestaciones o de recursos de computaci\u00f3n en la nube. Pero, \u00bfqu\u00e9 ocurre cuando tenemos limitaciones que nos impiden utilizar estos recursos para integrar nuestro sistema inteligente? Un claro ejemplo ser\u00eda el \u00e1rea principal en la que trabajamos en la empresa Ubotica<\/a>, donde se trata de dotar de autonom\u00eda e inteligencia a los sistemas desplegados en el espacio<\/a>, lo cual ser\u00eda en la actualidad \u201cel \u00faltimo l\u00edmite\u201d para el ser humano.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Fig 1: Montaje de nanosat\u00e9lite con capacidades de IA (<\/strong>Phi-Sat 1<\/strong><\/a>)<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Uno de los casos en los que estas restricciones son a\u00fan m\u00e1s dr\u00e1sticas son los nanosat\u00e9lites. Estos sat\u00e9lites de peque\u00f1o tama\u00f1o est\u00e1n en auge gracias a la inversi\u00f3n de diferentes agencias espaciales como la ESA<\/a> o la NASA<\/a>  y empresas como SpaceX<\/a> debido a su coste relativamente reducido y a las posibilidades que ofrecen. A\u00fan as\u00ed, estos dispositivos no disponen de las mismas capacidades de comunicaci\u00f3n con la Tierra que un sat\u00e9lite de mayor tama\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

Es para estos casos donde surge la computaci\u00f3n \u201cat the edge<\/em>\u201d, trasladando la ejecuci\u00f3n de los algoritmos de inteligencia artificial directamente al lugar en el que se captura la informaci\u00f3n<\/strong>. Este enfoque tiene varias ventajas:<\/p>\n\n\n\n

1) Privacidad.<\/strong> Al realizar las operaciones en el lugar en el que se capturan los datos, no es necesario enviar informaci\u00f3n tan sensible como son las im\u00e1genes a trav\u00e9s de la red.<\/p>\n\n\n\n

2) Reducci\u00f3n de la latencia. <\/strong>Al no tener que enviar estos datos y esperar a recibir los resultados, el propio dispositivo ser\u00eda capaz de tomar una decisi\u00f3n en un corto periodo de tiempo. Por ejemplo, si un nanosat\u00e9lite o un rover detectara un obst\u00e1culo, podr\u00eda decidir de forma aut\u00f3noma la mejor forma de actuar para evitarlo.<\/p>\n\n\n\n

3) Reducci\u00f3n del ancho de banda requerido. <\/strong>Esto es especialmente notable para el caso de uso de nanosat\u00e9lites para la observaci\u00f3n terrestre. Estos dispositivos capturan im\u00e1genes de gran tama\u00f1o (varios GiB), pero disponen de una velocidad de env\u00edo de informaci\u00f3n a la Tierra muy reducida, lo que hace inviable el env\u00edo constante de la informaci\u00f3n para su procesamiento en una base terrestre. Gracias a la computaci\u00f3n \u201cat the edge<\/em>\u201d, ser\u00eda sencillo enviar \u00fanicamente la informaci\u00f3n obtenida al procesar las im\u00e1genes, como por ejemplo, el aviso de una emergencia por la detecci\u00f3n de un incendio o cualquier otro tipo de evento peligroso.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es necesario a nivel tecnol\u00f3gico?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Para poder aplicar este paradigma, se hacen necesarios dos factores:<\/p>\n\n\n\n

1) El desarrollo de sistemas empotrados espec\u00edficos<\/strong> para la ejecuci\u00f3n de aplicaciones de inteligencia artificial. A pesar de que estos sistemas tienen que tener como caracter\u00edstica principal una alta capacidad de c\u00f3mputo<\/strong>, tambi\u00e9n es necesario que cuenten con un tama\u00f1o<\/strong> reducido <\/strong>y un bajo consumo energ\u00e9tico<\/strong>, para ser enviados al espacio. Este es el caso de nuestra placa XE2<\/a>, basada en los dispositivos Myriad desarrollados por Intel Movidius, y que utilizamos en Ubotica en todo tipo de desarrollos y soluciones relacionadas con el sector aeroespacial y la industria 4.0, pero que de la misma manera se han utilizado en otras situaciones muy restrictivas como ser\u00eda la detecci\u00f3n de cazadores furtivos en zonas protegidas<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Fig 2: Placa XE2 desarrollada por Ubotica<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

2) La utilizaci\u00f3n de t\u00e9cnicas espec\u00edficas<\/strong> que nos permitan utilizar los sistemas de inteligencia artificial dentro de este hardware ya que, aunque la capacidad de c\u00f3mputo sea alta, es complicado llegar a obtener las mismas prestaciones que una GPU debido a las restricciones de tama\u00f1o y consumo. Es por ello que en muchas ocasiones se usan versiones reducidas de los modelos utilizados en sistemas m\u00e1s complejos o se realiza una reducci\u00f3n en la precisi\u00f3n de las operaciones mediante el uso de menos bits para almacenamiento de los valores de coma flotante (por ejemplo, utilizando FP16 en vez de FP32) o el empleo de t\u00e9cnicas de cuantizaci\u00f3n que reducen el n\u00famero de valores posibles a un conjunto peque\u00f1o (incluso a valores enteros).<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 necesito para trabajar en este contexto?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Como hemos podido ver, la inteligencia artificial \u201cat the edge<\/em>\u201d est\u00e1 en pleno auge, habi\u00e9ndose convertido en un nicho laboral muy particular. Aunque es posible entrar en \u00e9l teniendo conocimientos \u00fanicamente en el terreno del hardware o de la inteligencia artificial, aquellos que estamos trabajando en el mismo hemos tenido que convertirnos a un perfil mucho m\u00e1s multidisciplinar.<\/p>\n\n\n\n

En mi caso particular, con una especializaci\u00f3n inicial en el apartado de la inteligencia artificial, me ha sido necesario aprender a tener en cuenta las restricciones del hardware a la hora de dise\u00f1ar y entrenar sistemas inteligentes. Otros compa\u00f1eros focalizados en el hardware, han tenido que aprender a comprender el funcionamiento de los sistemas inteligentes para ser capaces de integrar y validar los mismos dentro de los dispositivos.<\/p>\n\n\n\n

Esto choca con la divisi\u00f3n en intensificaciones de los actuales grados universitarios a nivel europeo, en los que se prima la especializaci\u00f3n en una rama concreta, por lo que la formaci\u00f3n adicional necesaria en muchas ocasiones corre a cargo del propio alumno o de la empresa que lo contrata mediante cursos, formaci\u00f3n interna o m\u00e1sters de caracter espec\u00edfico o generalista como el MUII de la ESI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Por ello, me gustar\u00eda finalizar este art\u00edculo con una reflexi\u00f3n que siempre hago tanto a mis compa\u00f1eros de trabajo como a mis alumnos, tanto por una posible multidisciplinariedad como por la constante aparici\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas, y es que una de las principales capacidades que tiene que tener un graduado en inform\u00e1tica es la de ser capaz de entender y aprender cosas nuevas<\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/strong><\/h3>\n\n\n\n[1] McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics, 5, 115-133.<\/p>\n\n\n\n[2] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.<\/p>\n\n\n\n

Lee tambi\u00e9n Profesor y egresados ESI ganadores NASA Awards 2022<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"En<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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