¿Qué técnicas innovadoras pueden reducir la carga computacional en los dispositivos móviles y cómo la verdadera IA móvil puede extenderse más allá de los teléfonos inteligentes a los dispositivos IoT? Aquí, Mark Gamble, un profesional, comparte su opinión.

Extender la IA móvil más allá de los teléfonos inteligentes

A medida que las empresas exploran el potencial de GenAI y los grandes modelos de lenguaje, Mark cree que la verdadera IA móvil puede extenderse más allá de los teléfonos inteligentes a los dispositivos IoT.

"La IA móvil puede extenderse más allá de los teléfonos inteligentes a los dispositivos IoT a través de una arquitectura de "IA de borde", donde las aplicaciones y el procesamiento de datos se ejecutan localmente, incluso directamente en los propios dispositivos. Este enfoque implica aprovechar modelos de IA livianos e integrables que están optimizados para entornos con recursos limitados, como computadoras de placa única en sensores o electrodomésticos inteligentes para el hogar, así como una base de datos móvil con búsqueda vectorial que se ejecuta en el dispositivo y sincroniza los datos con la nube", dice.

Esto permite que una organización equilibre el procesamiento en el dispositivo con el soporte basado en la nube, brindando la escala para manejar las inmensas cantidades de datos requeridos para la IA y la inmediatez para aprovecharlos de manera más efectiva.

"Esta estrategia puede hacer que los objetos cotidianos sean más inteligentes al mismo tiempo que administra recursos limitados y reduce la transmisión y latencia de datos", agrega.

Entonces, ¿cómo puede esto crear un sistema operativo verdaderamente inteligente? Según Mark, al extender la IA y el procesamiento de datos a los dispositivos IoT, se crean sistemas operativos inteligentes al permitir que los dispositivos individuales funcionen de forma más autónoma, sin depender de un punto de control central en la nube, lo que permite el procesamiento y la toma de decisiones en tiempo real. 

"Esto permite respuestas más rápidas y un tiempo de actividad mejorado, incluso sin una conectividad constante a la nube", afirma Mark. "Al combinar esto con la sincronización de datos, se crea una inteligencia distribuida que puede operar y compartir datos de forma aislada, creando una red de dispositivos inteligentes que pueden adaptarse a diferentes situaciones y colaborar de manera efectiva".

El futuro del procesamiento de IA móvil

Mark confía en que la computación de borde es clave para liberar por completo el potencial de la IA móvil.

"Al procesar datos y ejecutar modelos de IA directamente en los dispositivos, la computación de borde reduce la latencia, mejora la privacidad y admite la IA en áreas con conectividad limitada o nula", afirma. "Esto garantiza aplicaciones de IA más receptivas y confiables en dispositivos móviles y de IoT. "La computación de borde facilita experiencias de IA personalizadas a través del procesamiento local de datos, mejora la seguridad al mantener la información confidencial en el dispositivo y permite aplicaciones impulsadas por IA en entornos remotos donde la nube puede no ser una opción".

Con una base de datos de nube a borde, los usuarios pueden crear aplicaciones que aprovechen al máximo los dispositivos con recursos limitados al procesar IA donde sea más apropiado para el caso de uso. 

"Es posible que tenga una aplicación móvil que procese información básica, como indicaciones simples, audio o imágenes, a través de un modelo de IA liviano en el dispositivo", concluye Mark. "Pero para entradas más complejas, como indicaciones muy detalladas, la aplicación puede llamar a grandes modelos basados en la nube para obtener la respuesta más precisa. La capacidad de procesamiento de datos y búsqueda de vectores en el dispositivo y en la nube, junto con la sincronización automática de datos, es lo que permite esta opcionalidad que permite el uso más eficiente de los dispositivos de borde."

Fuente: Mobile Magazine