TinyML (Aprendizaje Automático Diminuto)

Sobre

TinyML, o Aprendizaje Automático en Tiny, es un campo en rápida evolución que integra capacidades de aprendizaje automático en dispositivos pequeños y de bajo consumo, como microcontroladores y dispositivos IoT. Permite que estos dispositivos realicen tareas de aprendizaje automático localmente, reduciendo la latencia y mejorando la privacidad de los datos al eliminar la necesidad de procesamiento en la nube. TinyML se centra en el desarrollo de modelos ligeros que puedan ejecutarse eficientemente en hardware con recursos limitados, a menudo utilizando técnicas como la compresión y cuantificación de modelos para mantener la precisión y minimizar los requisitos computacionales. TinyML tiene numerosas aplicaciones en diversos sectores, como hogares inteligentes, wearables, monitorización industrial y agricultura. Admite tareas como el reconocimiento de gestos, el reconocimiento de voz y el mantenimiento predictivo. Al ejecutar modelos de aprendizaje automático directamente en dispositivos edge, TinyML ofrece ventajas como un menor uso de ancho de banda, una mayor fiabilidad y una mayor duración de la batería. Esta tecnología está preparada para transformar la forma en que se implementa la IA en escenarios reales, haciéndola más accesible y eficiente tanto para aplicaciones de consumo como industriales.