{"id":16052,"date":"2024-07-26T08:00:41","date_gmt":"2024-07-26T15:00:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/?p=16052"},"modified":"2025-06-13T16:36:48","modified_gmt":"2025-06-13T23:36:48","slug":"edge-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/es\/edge-ai\/","title":{"rendered":"Edge AI y el papel de la base de datos"},"content":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 es Edge AI?<\/span><\/h2>\n

La IA en el per\u00edmetro hace referencia al aprovechamiento de la inteligencia artificial en aplicaciones que se ejecutan en el per\u00edmetro, como m\u00f3viles, IoT y aplicaciones integradas personalizadas como quioscos interactivos.<\/span><\/p>\n

El concepto combina el procesamiento de IA con <\/span>computaci\u00f3n perif\u00e9rica<\/span><\/a>La inteligencia artificial es una arquitectura t\u00e9cnica que lleva los recursos inform\u00e1ticos y el almacenamiento de datos al lado cercano de la red, m\u00e1s cerca de las aplicaciones que los consumen. Al ejecutar la IA y el procesamiento de datos localmente, como en un centro de datos de proximidad o incluso en un dispositivo m\u00f3vil o... <\/span>Dispositivo IoT<\/span><\/a>Las aplicaciones se vuelven m\u00e1s r\u00e1pidas y fiables porque no dependen de Internet para acceder a los datos o a los modelos de IA.<\/span><\/p>\n

Dado que proporciona una velocidad y fiabilidad superiores, la IA de borde es adecuada para alimentar aplicaciones como hogares inteligentes, seguridad inteligente, dispositivos wearables y veh\u00edculos aut\u00f3nomos, donde la baja latencia y el tiempo de actividad 100% son primordiales.<\/span><\/p>\n

La IA Edge se est\u00e1 popularizando para ofrecer soluciones inteligentes, seguras y <\/span>aplicaciones hiperpersonalizadas<\/span><\/a> con la m\u00e1xima velocidad, disponibilidad, seguridad y un ancho de banda eficiente. Pero como la IA requiere datos, se necesita algo m\u00e1s que los modelos adecuados. Tambi\u00e9n necesita la base de datos adecuada para alcanzar la promesa de la IA de vanguardia.<\/span><\/p>\n

IA en el per\u00edmetro frente a IA en la nube<\/span><\/h2>\n

IA en la nube<\/span><\/a> es una arquitectura t\u00e9cnica en la que las aplicaciones acceden a datos y modelos de IA que viven en la infraestructura de la nube. Este enfoque proporciona un mayor almacenamiento de datos y potencia de procesamiento para la IA, es ideal para la formaci\u00f3n y el despliegue de modelos m\u00e1s avanzados, y funciona bien para aplicaciones con una conectividad de red fuerte y consistente. Sin embargo, la computaci\u00f3n en nube presenta desaf\u00edos para las aplicaciones que se ejecutan en el per\u00edmetro, sobre todo debido a la dependencia de una Internet intr\u00ednsecamente poco fiable. Debido a los problemas de latencia y disponibilidad habituales en las redes modernas, las aplicaciones que requieren resultados en tiempo real de los modelos de IA simplemente no pueden alcanzar la velocidad y capacidad de respuesta necesarias para ser eficaces.<\/span><\/p>\n

Por otro lado, la IA perif\u00e9rica procesa los datos y la IA m\u00e1s cerca del punto de interacci\u00f3n, donde suelen crearse y consumirse. Con este enfoque, los datos y los modelos de IA interact\u00faan entre s\u00ed localmente, incluso en el dispositivo, en lugar de en un centro de datos en la nube distante, lo que elimina la dependencia de Internet.<\/span><\/p>\n

La IA Edge es la opci\u00f3n ideal para aplicaciones en las que se necesitan resultados en tiempo real. Pensemos en una plataforma petrol\u00edfera en alta mar. Como parte de la rutina diaria, se recogen datos de sensores repartidos por toda la plataforma, que miden la presi\u00f3n, la temperatura, la altura de las olas y otros factores que afectan a la capacidad operativa. Este tipo de datos llegan r\u00e1pido, cambian a menudo y requieren una respuesta en tiempo real.<\/span><\/p>\n

Supongamos que los datos de la plataforma petrol\u00edfera y los modelos de IA se almacenan y procesan en la nube. Esto significa que los datos capturados deben enviarse por Internet solo para evaluar las mediciones con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

Supongamos ahora que un sensor de un componente cr\u00edtico de una plataforma empieza a detectar indicios de un posible fallo, una aver\u00eda potencial que podr\u00eda provocar un peligroso giro de los acontecimientos. Se tarda demasiado en recopilar puntos de datos sobre el componente, enviarlos a la nube para su almacenamiento y procesamiento de IA, y luego esperar a que se recomiende un curso de acci\u00f3n. Cuando los operadores de la plataforma reciben una respuesta de la nube, puede ser demasiado tarde.<\/span><\/p>\n

Cuando los segundos cuentan y la diferencia entre tiempo de actividad y tiempo de inactividad determina la seguridad o el desastre, depender de una conexi\u00f3n a Internet poco fiable no es una opci\u00f3n. Edge AI reduce los riesgos instalando un centro de datos en la propia plataforma de perforaci\u00f3n petrol\u00edfera, lo que resuelve los problemas de latencia y tiempo de inactividad. En lugar de enviar los datos a la IA en la nube, se procesan localmente: ya no hay que esperar a una conexi\u00f3n lenta para realizar an\u00e1lisis cr\u00edticos.<\/span><\/p>\n

Ventajas y retos de la IA Edge<\/span><\/h2>\n

Aunque el uso de arquitecturas edge AI tiene muchas ventajas, tambi\u00e9n hay retos que debe tener en cuenta. He aqu\u00ed algunos de ellos:<\/span><\/p>\n

Beneficios<\/span><\/h3>\n

Reducci\u00f3n de la latencia<\/b><\/p>\n

Al procesar los datos y la IA localmente o en el dispositivo, se aumenta la velocidad de las aplicaciones, ya que los datos no tienen que viajar a centros de datos en la nube distantes y volver. Y cuando procesas en el dispositivo, puedes conseguir tiempos de respuesta inferiores al milisegundo.<\/span><\/p>\n

Mayor disponibilidad<\/b><\/p>\n

Con los datos locales y el procesamiento de IA, se elimina el riesgo de tiempo de inactividad debido a cortes de Internet o del centro de datos en la nube, lo que hace que el tiempo de actividad de la aplicaci\u00f3n sea m\u00e1s fiable.<\/span><\/p>\n

Privacidad de datos superior<\/b><\/p>\n

Dado que la IA de borde almacena y procesa los datos y la IA localmente, se reducen los riesgos de seguridad de enviar datos por Internet y almacenarlos en la nube. Mejor <\/span>gobernanza<\/span><\/a> y el control de los datos en el per\u00edmetro garantizan el cumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos.<\/span><\/p>\n

Uso eficiente del ancho de banda<\/b><\/p>\n

La IA de borde promete un uso m\u00e1s eficiente del ancho de banda al disminuir la carga entre la nube y el borde. Esto es importante cuando se utilizan redes compartidas, en las que el ancho de banda puede variar mucho en funci\u00f3n del tiempo y la demanda.<\/span><\/p>\n

IA en tiempo real<\/b><\/p>\n

Como los datos y los modelos son locales, se garantiza una capacidad de respuesta hiperr\u00e1pida.<\/span><\/p>\n

Desaf\u00edos<\/span><\/h3>\n

Almacenamiento y tratamiento de datos<\/b><\/p>\n

Edge AI requiere una base de datos que pueda desplegarse en toda la arquitectura, incluso en el dispositivo. Por ello, las empresas deben buscar soluciones de bases de datos que ofrezcan versiones de servidor e integradas. Adem\u00e1s, la base de datos debe ofrecer <\/span>b\u00fasqueda vectorial<\/span><\/a> y la posibilidad de llamar directamente a los modelos de IA. El uso de una base de datos que combine estas caracter\u00edsticas le ahorrar\u00e1 tiempo y esfuerzo a la hora de <\/span>desarrollo de sus aplicaciones edge AI<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Sincronizaci\u00f3n de datos<\/b><\/p>\n

La sincronizaci\u00f3n de datos es necesaria en un <\/span>aplicaci\u00f3n distribuida<\/span><\/a> para mantener la coherencia y la integridad. Las organizaciones deben garantizar que los cambios en los datos se reflejen al instante en todo el ecosistema de aplicaciones y que los conflictos de escritura se gestionen correctamente.<\/span><\/p>\n

Tama\u00f1o del modelo<\/b><\/p>\n

Muchos <\/span>LLMs<\/span><\/a> son grandes y requieren la potencia de la computaci\u00f3n en la nube, lo que los hace inviables para los casos de uso de la IA en los bordes. Sin embargo, en el mercado est\u00e1 surgiendo un n\u00famero creciente de modelos ligeros de IA integrada optimizados para su ejecuci\u00f3n en dispositivos m\u00f3viles y de IoT. La contrapartida suele ser la precisi\u00f3n: los modelos ligeros pueden ser menos precisos que sus hom\u00f3logos en la nube. Sin embargo, en muchos casos, la compensaci\u00f3n merece la pena por el rendimiento en tiempo real y la seguridad que se obtienen del procesamiento local de la IA.<\/span><\/p>\n

Casos de uso y ejemplos de Edge AI<\/span><\/h2>\n

Edge AI tiene la capacidad de impulsar multitud de aplicaciones innovadoras. He aqu\u00ed algunos ejemplos:<\/span><\/p>\n

Sistemas de seguridad<\/b><\/p>\n

Las im\u00e1genes capturadas por las c\u00e1maras en directo pueden proporcionar una valiosa vigilancia en lugares seguros, pero s\u00f3lo si la IA que eval\u00faa las im\u00e1genes es lo suficientemente r\u00e1pida. Al procesar y evaluar los datos de las im\u00e1genes localmente, se obtiene la velocidad necesaria para el an\u00e1lisis de im\u00e1genes en tiempo real, lo que permite actuar al instante cuando se producen incidentes.<\/span><\/p>\n

Tiendas inteligentes<\/b><\/p>\n

Venta al por menor de nueva generaci\u00f3n<\/span><\/a> promete aplicaciones inmersivas basadas en AR\/VR dise\u00f1adas para mejorar la experiencia del cliente, como espejos inteligentes que muestran a los clientes c\u00f3mo les quedar\u00edan varios estilos y colores de ropa o recomiendan un accesorio que combine con algo que se prueben. Tambi\u00e9n hay c\u00e1maras y esc\u00e1neres que siguen a los clientes mientras se mueven por la tienda, lo que puede permitir recomendaciones personalizadas, o estanter\u00edas inteligentes que registran las selecciones de art\u00edculos de los clientes y tramitan la compra al salir. Este tipo de experiencias requieren la inmediatez de la IA de vanguardia para causar un verdadero impacto en los clientes.<\/span><\/p>\n

Fabricaci\u00f3n<\/b><\/p>\n

El IoT industrial, o Industria 4.0, es un impulsor clave de la IA perif\u00e9rica. Por ejemplo, los datos de los sensores de los equipos de la cadena de montaje de una f\u00e1brica se adquieren y analizan localmente en los centros de datos de la f\u00e1brica para hacer predicciones en tiempo real de los resultados probables de las operaciones. <\/span>alertas en tiempo real y mantenimiento preventivo<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Sanidad<\/b><\/p>\n

Con la IA avanzada, los hospitales pueden <\/span>procesar localmente los datos de monitorizaci\u00f3n del paciente y ofrecer un diagn\u00f3stico en tiempo real<\/span><\/a> respetando la normativa sobre privacidad de datos. Del mismo modo, las ambulancias y los helic\u00f3pteros de evacuaci\u00f3n m\u00e9dica pueden eliminar la dependencia de Internet, lo que permite al personal de emergencias m\u00e9dicas administrar la atenci\u00f3n durante el trayecto, ahorrando valiosos segundos y mejorando los resultados de los pacientes.<\/span><\/p>\n

Couchbase para la IA de la nube a la nube<\/span><\/h2>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Couchbase soporta de forma nativa arquitecturas edge AI proporcionando lo siguiente:<\/span><\/p>\n

Una base de datos nativa de la nube<\/b>: <\/span>Couchbase Capella<\/span><\/a> admite la b\u00fasqueda vectorial e incluye <\/span>servicios columnares<\/span><\/a>Un almac\u00e9n de datos en columnas que permite ejecutar consultas anal\u00edticas complejas sobre datos operativos sin que ello afecte a las cargas de trabajo operativas y sin necesidad de trasladar los datos a un repositorio independiente para su an\u00e1lisis. Es ideal para <\/span>an\u00e1lisis operativos en tiempo real<\/span><\/a> y puede formar parte de una canalizaci\u00f3n de datos para iteraciones de entrenamiento de ML. El servicio columnar tambi\u00e9n puede llamar a modelos ML totalmente entrenados a trav\u00e9s de una funci\u00f3n definida por el usuario (UDF).<\/span><\/p>\n

Una base de datos integrada<\/b>: <\/span>Couchbase Lite<\/span><\/a> es la versi\u00f3n integrable de Couchbase para aplicaciones m\u00f3viles y de IoT que almacena datos localmente en el dispositivo. Ofrece todas las funcionalidades de consulta CRUD y SQL, as\u00ed como soporte para b\u00fasquedas vectoriales y consultas predictivas para llamar a modelos de IA en el borde.<\/span><\/p>\n

Sincronizaci\u00f3n de datos de la nube al per\u00edmetro<\/b>: Se trata de una pasarela segura y jer\u00e1rquica para la sincronizaci\u00f3n de datos a trav\u00e9s de la web y la sincronizaci\u00f3n de igual a igual entre dispositivos. Admite autenticaci\u00f3n, autorizaci\u00f3n y control de acceso detallado. Elija entre sincronizaci\u00f3n de datos totalmente alojada y gestionada con <\/span>Capella App Services<\/span><\/a> o instalar y gestionar <\/span>Pasarela de sincronizaci\u00f3n<\/span><\/a> t\u00fa mismo.<\/span><\/p>\n

Obtenga m\u00e1s informaci\u00f3n sobre las capacidades de Couchbase para la b\u00fasqueda vectorial y de IA en la nube en este <\/span>entrada del blog<\/span><\/a>.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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