IA en el dispositivo: Beneficios, casos de uso y desafíos

Resumen

La IA en el dispositivo se ejecuta directamente en los dispositivos locales en lugar de depender de servidores remotos. Normalmente, los grandes modelos de IA se entrenan en la nube y luego se comprimen para que los dispositivos los puedan utilizar para inferencias en tiempo real. Este enfoque mejora la velocidad, aumenta la privacidad, permite funcionalidades offline, minimiza el uso de ancho de banda de la red y reduce los costos de la nube. Sin embargo, también presenta desafíos, como los limitados recursos de los dispositivos, la necesidad de optimizar el modelo, la compleja distribución de actualizaciones y el aumento del consumo de energía. Se espera que los avances constantes en el hardware y las demandas crecientes de privacidad de los consumidores amplíen rápidamente el papel de la IA en el dispositivo en todas las industrias.

¿Qué es la IA en el dispositivo?

La IA en el dispositivo se refiere a algoritmos de inteligencia artificial que se ejecutan directamente en el hardware local en lugar de depender de un servidor remoto en la nube. El concepto básico consiste en llevar la inteligencia directamente al dispositivo desde donde provienen los datos.

En lugar de enviar sus datos de voz, imagen o texto a un servidor situado a cientos de kilómetros de distancia, la computación se realiza directamente en el lugar donde usted se encuentra. Estos modelos se ejecutan completamente localmente en dispositivos cotidianos como smartphones y Internet de las cosas (IoT) en los sensores, así como en dispositivos específicos bordura Hardware.

Los relojes inteligentes modernos utilizan inteligencia artificial local para detectar caídas o monitorear latidos cardíacos irregulares. Las cámaras inteligentes del hogar los utilizan para distinguir entre un coche que pasa y una persona en la puerta de tu casa. Incluso el teclado de tu smartphone utiliza modelos locales para predecir tu próxima palabra sin enviar tus pulsaciones de teclado a la web.

Cómo funciona la IA en el dispositivo

Para entender cómo funciona la IA en el dispositivo, comencemos por cómo los equipos de ingenieros, científicos de datos, desarrolladores y otros especialistas construyen y implementan estos sistemas.

Primero, entrenan un gran modelo de IA en computadoras de nube poderosas hasta que aprenden todo lo que necesitan. Luego reducen los enormes algoritmos del modelo a un tamaño manejable para poder enviarlo directamente al dispositivo local.

Este proceso destaca la diferencia fundamental entre el entrenamiento y la inferencia. Entrenar un modelo de IA requiere grandes cantidades de datos y potencia informática, por lo que el entrenamiento casi siempre se realiza en la nube. La inferencia es el proceso de utilizar el modelo entrenado para realizar predicciones o tomar decisiones. La IA en dispositivos móviles se centra casi exclusivamente en la inferencia.

Los procesadores estándar suelen tener dificultades para manejar las exigentes demandas computacionales de las redes neuronales, por lo que el hardware moderno emplea aceleración especializada para acelerar la inferencia local. Los fabricantes de hardware ya incluyen unidades de procesamiento neuronal (NPUs), GPUs móviles y chips especializados de IA directamente en las placas madre de los dispositivos.

Beneficios de la IA en el dispositivo

Al trasladar la potencia informática al nivel del dispositivo, la IA integrada en el propio dispositivo ofrece varias ventajas distintas tanto para los usuarios como para las empresas.

Menor latencia y respuesta en tiempo real

Cuando los datos tienen que viajar desde un dispositivo hasta la nube y volver de nuevo, las aplicaciones responden más lentamente. La IA integrada elimina la latencia de ida y vuelta y permite respuestas instantáneas para aplicaciones como la conducción autónoma y la traducción de idiomas en tiempo real.

Mayor privacidad y seguridad de los datos

Enviar datos personales a través de Internet siempre conlleva cierto riesgo, mientras que mantenerlos en hardware local protege inherentemente la privacidad del usuario. Con la IA integrada en el dispositivo, la información confidencial, como las huellas dactilares, las grabaciones de voz y los datos médicos, nunca tiene que salir del dispositivo.

Usando un base de datos de vectores de bordes Porque la IA puede ayudarte a aumentar la privacidad y mejorar el rendimiento simultáneamente.

Funcionalidad offline

La IA basada en la nube falla en el momento en que se pierde el acceso a Internet, mientras que los modelos instalados en el dispositivo funcionan sin interrupciones independientemente del estado de la conexión. Con la IA instalada en el dispositivo, puedes continuar utilizando funciones inteligentes incluso en lugares remotos, en lugares muy profundos o durante interrupciones en la red.

Con Couchbase Mobile, recientemente hemos introducido mejoras importantes para la creación de aplicaciones de inteligencia artificial basadas en datos offline en el borde. Puede obtener más información sobre nuestras capacidades multifuncionales en este artículo. entrada de blog.

Menor ancho de banda y costos de la nube

El procesamiento de grandes cantidades de datos en servidores centralizados es extremadamente costoso y consume toneladas de ancho de banda de red. Al trasladar la inferencia a hardware local, las empresas pueden reducir drásticamente sus gastos en computación en la nube y aliviar la carga sobre las redes de telecomunicaciones.

Desafíos y limitaciones

A pesar de sus ventajas, trasladar la inteligencia a hardware local no está exento de importantes obstáculos, entre los que se incluyen:

Recursos de cómputo y almacenamiento limitados

Un teléfono inteligente simplemente no puede competir con un centro de datos enorme. El hardware de gama extrema tiene limitaciones estrictas en cuanto a memoria, potencia de procesamiento y espacio de almacenamiento, por lo que los desarrolladores deben equilibrar cuidadosamente la capacidad de su IA con los límites físicos del hardware en el que se ejecuta.

Restricciones de tamaño de los modelos y necesidades de optimización

Los grandes modelos de lenguaje suelen requerir decenas de gigabytes de RAM para funcionar, por lo que el ajuste de un LLM en un dispositivo de consumo requiere una optimización extrema. Los ingenieros deben reducir constantemente el tamaño del modelo sin sacrificar la precisión.

Complicación de la implementación y la actualización

Actualizar el software en millones de dispositivos distribuidos en el perímetro es una tarea logística complicada. A diferencia de actualizar un único modelo en un servidor cloud central, las empresas deben garantizar que las actualizaciones lleguen a cada dispositivo individual de forma segura sin dañar la funcionalidad existente.

Consideraciones sobre el consumo de energía

Los cálculos de IA requieren una cantidad significativa de energía, y ejecutar modelos complejos localmente puede agotarse la batería de un dispositivo móvil en cuestión de minutos. Gestionar el consumo de energía es una batalla constante tanto para los diseñadores de hardware como para los ingenieros de software.

IA en el dispositivo vs. IA en la nube

Para elegir sabiamente entre el procesamiento local y el basado en la nube, es necesario comprender las diferencias fundamentales entre estas dos arquitecturas.

La IA en la nube se basa en datos centralizados y ofrece una potencia de procesamiento y almacenamiento prácticamente ilimitados, lo que la hace ideal para modelos masivos como ChatGPT. Debe utilizar la IA en la nube cuando necesite procesar grandes conjuntos de datos, ejecutar algoritmos de entrenamiento complejos o ofrecer servicios de alto rendimiento donde la latencia no sea un problema crítico.

La IA en el dispositivo se basa en la descentralización y da prioridad a la velocidad, la privacidad y la independencia frente al poder de procesamiento. Debe utilizar IA en el dispositivo cuando necesite respuestas inmediatas en tiempo real, una estricta privacidad de los datos o capacidades garantizadas de funcionamiento sin conexión.

Muchas aplicaciones modernas utilizan modelos híbridos. Por ejemplo, un altavoz inteligente podría utilizar un modelo integrado en el dispositivo para escuchar si se recibe una orden de despertador como “Hey Siri”. Una vez activado, el altavoz envía solicitudes complejas a la nube para un procesamiento intensivo. Este enfoque de combinación de hardware y cloud ofrece lo mejor de ambos mundos.

Casos de uso comunes

La inteligencia local ya se ha aplicado con éxito en muchas industrias importantes.

Aplicaciones móviles

Smartphone Son el mejor escenario para el aprendizaje automático en el dispositivo. A menudo lo utilizan para funciones como la asistencia de voz, la asistencia instantánea para tomar fotos y la traducción en vivo de idiomas. 

IoT y dispositivos de borde

Los electrodomésticos inteligentes utilizan procesamiento local para volverse más autónomos. Los termostatos aprenden tu horario diario para ajustar la temperatura, las cerraduras inteligentes reconocen rostros aprobados y los robots aspiradores utilizan inteligencia artificial espacial para navegar por tu hogar.

Retail y personalización

La IA local mejora la experiencia de compra, incluso cuando no se sabe que está presente. Los retailers utilizan la computación en la frontera para sistemas inteligentes de punto de venta; los espejos inteligentes pueden aplicar instantáneamente diferentes colores de ropa a un cliente; y las cámaras en el propio establecimiento procesan el tráfico para optimizar los diseños de la tienda.

En este entrada de blog, En este artículo, aprenderás cómo los retailers están utilizando Couchbase Mobile y Google GenAI para impulsar kioscos de autoservicio, gestión de inventario y personalización en tienda.

Monitorización industrial y en tiempo real

En los entornos industriales, esperar una respuesta de la nube podría resultar en tiempos de inactividad costosos o la entrega de productos defectuosos. Para evitar estas ineficiencias, las empresas utilizan modelos de IA locales para monitorear la maquinaria en busca de desgaste, inspeccionar los productos en las líneas de montaje con cámaras y clasificar los paquetes en los almacenes con robots.

Mejores prácticas para implementar la IA en el dispositivo

Si planeas crear aplicaciones utilizando inteligencia local, sigue las mejores prácticas establecidas para ahorrar tiempo y evitar problemas.

Primero, domina las técnicas de optimización de modelos:

• La cuantificación ahorra espacio al reducir la precisión de los números en su red neuronal.
• El podado elimina completamente las conexiones innecesarias dentro del modelo.

En segundo lugar, maneje los datos de manera eficiente: 

• Cree protocolos de sincronización robustos para gestionar la manera en que los dispositivos comparten datos de diagnóstico con sus servidores principales.
• Mantenga los datos en un tamaño pequeño y asegúrese de que la sincronización solo se realice cuando los dispositivos estén conectados a la red Wi-Fi y alimentados.

En tercer lugar, prioriza la seguridad. Aunque los datos se mantienen en el dispositivo local, pueden ser robados:

• Utilice cifrado a nivel de hardware para proteger los modelos de IA y los datos de los usuarios almacenados en las máquinas.

Por último, elige las herramientas y marcos adecuados:

• Utilice entornos de software especializados diseñados para la computación en el borde.
• Herramientas como LiteRT, PyTorch Mobile y Core ML de Apple están diseñadas específicamente para implementar algoritmos complejos de forma segura en hardware limitado.

El futuro de la inteligencia artificial en el dispositivo

El cambio hacia la computación local solo se acelerará a medida que el hardware siga avanzando. 

Ya existe un impulso increíble en el hardware de inteligencia artificial, y los fabricantes de chips están dedicando más de su silicio al procesamiento neuronal. A un ritmo actual, no tardará mucho en que los dispositivos de gama baja puedan ejecutar modelos de lenguaje con billones de parámetros completamente por su cuenta.

Esta evolución tendrá un impacto enorme en las aplicaciones que priorizan la privacidad, ya que las personas se vuelven más cuidadosas con sus huellas digitales. Para satisfacer las demandas de los usuarios, las empresas no tendrán otra opción que procesar más datos localmente y la inteligencia artificial en dispositivos se convertirá en un punto de venta clave para la tecnología para el consumidor.

Al mismo tiempo, las capacidades de inteligencia artificial en el dispositivo se extenderán rápidamente a industrias completamente nuevas y se ampliarán los usos existentes. Los dispositivos médicos, por ejemplo, podrán monitorear biométricos complejos sin depender de una conexión Bluetooth con un teléfono. Y los agricultores podrán utilizar drones para navegar y analizar el estado de los cultivos en miles de hectáreas sin necesidad de una conexión celular.

Puntos clave y recursos relacionados

La IA en el propio dispositivo está cambiando fundamentalmente la forma en que procesamos los datos al trasladar la inteligencia de servidores en la nube distantes directamente al hardware que utilizamos diariamente. Esta transición ofrece enormes ventajas en cuanto a velocidad, privacidad y capacidades offline, aunque requiere una ingeniería inteligente para superar los límites de la batería y la memoria. A medida que el hardware especializado continúa evolucionando, la IA local se convertirá en la base estándar de la tecnología moderna.

Principales puntos a destacar:

1. La IA integrada en el dispositivo ejecuta los algoritmos localmente en el hardware en lugar de depender de servidores en la nube.
2. La inferencia se produce localmente, pero la gran mayoría del proceso de entrenamiento del modelo suele realizarse en la nube.
3. Hardware especializado como los procesadores de gráficos (GPU) y las GPU móviles son esenciales para un procesamiento local eficiente.
4. Sus principales ventajas son tiempos de respuesta instantáneos, una privacidad garantizada y una funcionalidad offline.
5. Los desarrolladores deben optimizar constantemente los modelos para superar las limitaciones de la capacidad de la batería y la memoria.
6. Los modelos híbridos ofrecen una solución intermedia potente, utilizando hardware local para tareas rápidas y la nube para tareas de computación intensiva.
7. Las técnicas de optimización de modelos como la cuantificación y el recorte son necesarias para una implementación exitosa.

Recursos relacionados:

• IA de borde rápida y siempre activa para aplicaciones móviles e IoT – Casos de uso
• Base de datos vectorial NoSQL integrada para aplicaciones de IA orientadas al uso offline – Productos
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Preguntas frecuentes

¿Cómo se implementan y actualizan los modelos de IA en dispositivos de borde a gran escala? Las empresas utilizan actualizaciones OTA (over-the-air) para actualizar los dispositivos con nuevos modelos. Esto requiere un sistema de gestión de dispositivos móviles robusto para garantizar que los modelos se descarguen de forma segura en segundo plano sin interrumpir la experiencia del usuario.

¿Qué tipos de hardware son los más adecuados para las cargas de trabajo de IA en el dispositivo? Los dispositivos equipados con unidades de procesamiento neural (NPUs) o aceleradores especializados de IA son los mejores. Estos chips procesan la compleja matemática de las redes neuronales mucho más rápido y con menos energía que los procesadores convencionales.

¿Cómo optimizan los desarrolladores los modelos de IA para que funcionen de manera eficiente en dispositivos con limitaciones de recursos? Los desarrolladores utilizan técnicas como la cuantificación (reducción de la precisión matemática), el recorte (eliminación de conexiones neuronales no utilizadas) y la destilación de conocimientos (entrenamiento de un modelo más pequeño para imitar uno más grande) para reducir el tamaño del modelo.

¿Cuáles son los riesgos de seguridad específicos de la IA en el dispositivo, y cómo se pueden mitigar? Los modelos locales pueden ser reconstruidos si un dispositivo se roba físicamente. Los desarrolladores mitigan esto mediante el uso de cifrado respaldado por hardware, enclaves seguros y controles de acceso estrictos para bloquear el sistema de archivos local.

¿Cómo se monitorea el rendimiento y la precisión de los modelos de IA que se ejecutan localmente? Los desarrolladores incorporan una telemetría ligera en la aplicación. La aplicación rastrea silenciosamente las tasas de éxito y los códigos de error localmente, y luego envía pequeños registros resumidos anónimos de vuelta al cloud cuando el dispositivo tiene una conexión estable.

¿Qué herramientas y marcos se utilizan comúnmente para construir aplicaciones de IA en dispositivos móviles? Los marcos más populares son TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime y herramientas específicas de la plataforma como Core ML de Apple y la API de redes neuronales de Android (NNAPI).