GénAI en la periferia: el poder de TinyML y las bases de datos Embarqué

La convergencia de la inteligencia artificial (IA) y el edge computing está dando paso a una nueva era de aplicaciones inteligentes. En el centro de esta transformación se encuentra GénAI IA générative), que está evolucionando rápidamente para responder a las exigencias de la prise de décision en tiempo real y la privacidad de los datos. TinyML, un subconjunto del aprendizaje automático centrado en la ejecución de modelos en microcontroladores, y las bases de datos Embarqué , que almacenan los datos localmente en los dispositivos, son elementos clave de GénAI at the edge.

Este blog profundiza en el potencial de la combinación de TinyML y las bases de datosEmbarqué para crear aplicaciones edge inteligentes. Exploraremos los retos y las oportunidades, así como el impacto potencial en diversas industrias.

Comprender GénAI, TinyML y las bases de datos Embarqué

GénAI es una rama de la IA que consiste en crear nuevos contenidos, como texto, imágenes o código. A diferencia de los modelos tradicionales de IA que analizan datos, los modelos GénAI generan nuevos datos basados en los patrones que han aprendido.

TinyML es el proceso de optimización de modelos de aprendizaje automático para ejecutarlos en dispositivos con recursos limitados, como los microcontroladores. Estos modelos suelen ser pequeños, eficientes y capaces de realizar tareas como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y el análisis de datos de sensores.

Las bases de datosEmbarqué son bases de datos diseñadas para funcionar en dispositivos con recursos limitados, como microcontroladores y sistemas Embarqué . Están optimizadas para consumir poca energía, acceder rápidamente a ellas y ocupar poco espacio en la memoria.

El poder de GénAI en la periferia

La integración de GénAI con las bases de datos TinyML y Embarqué presenta una propuesta de valor convincente:

• Procesamiento en tiempo real: Al ejecutar grandes modelos lingüísticos (LLM) en el borde, los datos pueden procesarse localmente, lo que reduce la latencia y permite prise de décision en tiempo real.
• Mayor privacidad: Los datos confidenciales pueden procesarse y analizarse en el dispositivo, lo que minimiza el riesgo de filtración de datos y garantiza el cumplimiento de la normativa sobre privacidad.
• Menor consumo de ancho de banda: La descarga del procesamiento de datos al extremo puede reducir significativamente el tráfico de red, lo que supone un ahorro de costes y una mejora del rendimiento de la red.

Consideraciones técnicas

Para implantar con éxito GénAI en la periferia, hay que hacer frente a varios retos técnicos:

• Optimización de modelos: Los LLM suelen ser intensivos desde el punto de vista computacional y requieren muchos recursos. Técnicas como la cuantización, la poda y la destilación de conocimientos pueden utilizarse para optimizar los modelos para déploiement en dispositivos con recursos limitados.
• Selección de la base de datosEmbarqué : La elección de la base de datos Embarqué es crucial para el almacenamiento y la recuperación eficaces de los datos. Entre los factores que hay que tener en cuenta se incluyen el tamaño de la base de datos, su rendimiento y sus funciones, como la compatibilidad con varios modelos.
• Gestión de la energía: Optimice el consumo de energía para prolongar la duración de la batería y garantizar un funcionamiento fiable en dispositivos alimentados por batería.
• Seguridad: Implementar medidas de seguridad sólidas para proteger los datos sensibles y evitar el acceso no autorizado a los modelos de aprendizaje automático y a la base de datos Embarqué .

Un cas client: Mantenimiento predictivo basado en los bordes

Imaginemos una planta de fabricación equipada con sensores que controlan el estado de los equipos críticos. Mediante el despliegue de modelos GénAI y bases de datos Embarqué en el borde, la instalación puede:

1. Recopilación de datos de sensores: Los sensores controlan continuamente parámetros de los equipos como la temperatura, las vibraciones y el consumo eléctrico.
2. Procesamiento local de datos: Los modelos GénAI analizan los datos de los sensores en tiempo real para identificar patrones y anomalías que indiquen posibles fallos en los equipos.
3. Activación de alertas: Cuando se detectan anomalías, el sistema puede activar alertas para avisar al personal de mantenimiento.
4. Optimice los programas de mantenimiento: Al predecir los fallos de los equipos, el mantenimiento puede programarse de forma proactiva, lo que reduce temps d'arrêt y mejora la eficiencia general.

El futuro de GénAI en la periferia

A medida que la tecnología sigue evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones aún más innovadoras de GénAI en el borde. Los avances en hardware, software y algoritmos permitirán que dispositivos más pequeños y potentes ejecuten modelos de GénAI cada vez más complejos. Esto abrirá nuevas posibilidades para la IA basada en los bordes, desde experiencias personalizadas hasta sistemas autónomos.

En conclusión, la integración de GénAI, TinyML y las bases de datos Embarqué representa un importante paso adelante en el campo del edge computing. Aprovechando la potencia de la IA en el borde, podemos crear aplicaciones inteligentes, autónomas y que preserven la privacidad. 

En Actian, ayudamos a las organizaciones a ejecutar aplicaciones más rápidas e inteligentes en dispositivos periféricos con nuestra base de datos ligera Embarqué -. Actian Zen. Optimizada para sistemas Embarqué y edge computing, Actian Zen ocupa poco espacio con un rápido acceso de lectura y escritura, lo que la hace ideal para entornos con recursos limitados.

Recursos adicionales:

• Guía del desarrollador para elegir la base de datos Embarqué adecuada
• Primeros pasos con Actian Zen y Python
• Procesamiento de datos en tiempo real con Actian Zen y Apache Kafka

Acerca de Kunal Shah

Kunal Shah es un ingeniero de software convertido en comercializador de productos con más de 15 años de experiencia ayudando a las organizaciones a aprovechar el poder de los datos, modernizar los sistemas heredados e impulsar el crecimiento digital. En Actian, Kunal dirige el marketing de producto global para Actian Zen Edge y los productos de base de datos NoSQL, centrándose en la estrategia de crecimiento del producto, el movimiento de salida al mercado y la planificación de la ejecución comercial. En el pasado, Kunal ocupó puestos directivos de marketing de productos y consultoría tecnológica en SAS. Académicamente, Kunal tiene un MBA por la Universidad de Duke, un máster en MIS por la Universidad A&M de Texas y una licenciatura en ingeniería por la Universidad de Mumbai. Fuera del trabajo, encontrará a Kunal disfrutando del fútbol o planeando unas vacaciones en la playa con su familia.