Con el avance continuo de la aplicación de modelos de IA livianos en el extremo del dispositivo, se espera que la IA en la periferia y la IA en el dispositivo se conviertan en temas candentes en el campo tecnológico para 2025. Recientemente, algunos gigantes tecnológicos han comenzado a establecerse en este ámbito, lanzando modelos de IA optimizados específicamente para escenarios en el extremo del dispositivo.
La inteligencia artificial de borde está remodelando la industria de la inteligencia artificial al trasladar el procesamiento de datos desde servidores en la nube a dispositivos locales. Este enfoque aborda muchos de los desafíos que enfrenta el despliegue de IA tradicional, como la alta latencia, los riesgos de privacidad y las limitaciones de ancho de banda. Al lograr el procesamiento de datos en tiempo real en terminales como teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y sensores de Internet de las cosas, la IA de borde no solo reduce el tiempo de respuesta, sino que también puede almacenar información sensible de forma segura en el dispositivo local.
Los avances en tecnologías de hardware y software han hecho posible ejecutar modelos de IA complejos en dispositivos con recursos limitados. Innovaciones como procesadores de borde dedicados y optimización de modelos han mejorado significativamente la eficiencia de cálculo en el lado del dispositivo, manteniendo al mismo tiempo un buen rendimiento.
Es importante señalar que la velocidad de desarrollo de la IA ha superado la Ley de Moore. Tradicionalmente, la Ley de Moore predice que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años. Sin embargo, la velocidad de crecimiento de los modelos de IA ha superado con creces el ritmo de mejora del rendimiento del hardware, lo que ha llevado a una creciente discrepancia entre la demanda y la oferta de computación. Esta tendencia hace que el diseño colaborativo de hardware y software sea especialmente importante.
Las grandes empresas de tecnología están aumentando su inversión en IA en la periferia y adoptando diferentes estrategias. Reconocen que la IA en la periferia tiene el potencial de transformar radicalmente múltiples campos como la salud, la conducción autónoma, la robótica y los asistentes virtuales, logrando avances mediante la provisión de experiencias de IA instantáneas, personalizadas y confiables.
La tecnología blockchain proporciona un mecanismo de confianza seguro y descentralizado para las redes de IA en el borde. A través del libro mayor inmutable de blockchain, se puede garantizar la integridad y la credibilidad de los datos, lo cual es especialmente crítico en redes descentralizadas compuestas por dispositivos de borde. Con la ayuda de blockchain para registrar transacciones e intercambios de datos, los dispositivos de borde pueden realizar operaciones de validación de identidad y autorización de manera segura sin depender de instituciones centralizadas.
Los modelos económicos de criptomonedas ayudan a promover el intercambio de recursos y el gasto de capital. El despliegue y mantenimiento de redes perimetrales requieren una gran inversión de recursos. Al ofrecer recompensas en forma de tokens, los modelos económicos de criptomonedas pueden incentivar a individuos y organizaciones a contribuir con poder de cómputo, datos y otros recursos, apoyando así la construcción y operación de la red.
El modelo de finanzas descentralizadas (DeFi) puede facilitar la asignación eficiente de recursos. Al introducir conceptos de DeFi como el staking, el préstamo y los pools de liquidez, las redes de IA en el borde pueden establecer un mercado de recursos computacionales. Los participantes pueden proporcionar capacidad de cómputo a través de staking de tokens, prestar recursos no utilizados o participar en pools compartidos para obtener recompensas correspondientes. Los contratos inteligentes ejecutan automáticamente estos procesos, asegurando que los recursos se asignen de manera justa y eficiente según la oferta y la demanda, y logrando un mecanismo de precios dinámico en la red.
Establecer un mecanismo de confianza sin regulación central en una red de dispositivos perimetrales descentralizados es un gran desafío. La confianza en las redes de criptomonedas se basa en las matemáticas y la computación, y esta característica es clave para lograr interacciones sin confianza, mientras que actualmente la IA aún no posee completamente esta capacidad.
De cara al futuro, el campo de la IA en el borde aún tiene un enorme espacio para la innovación. Se espera que veamos la IA en el borde convertirse en una parte indispensable de la vida en numerosos escenarios de aplicación, como asistentes de aprendizaje superpersonalizados, gemelos digitales, automóviles autónomos, redes de inteligencia colectiva y compañeros de IA emocional. Las perspectivas de desarrollo en este campo son prometedoras.
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BlockImposter
· hace8h
Ver el futuro de la Computación Edge
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CryingOldWallet
· 08-01 06:01
La potencia computacional local es la más confiable.
Ver originalesResponder0
¯\_(ツ)_/¯
· 08-01 06:01
La inteligencia artificial en el borde es realmente agradable
El surgimiento de la IA de frontera: Enfoques tecnológicos de 2025 y el desarrollo colaborativo de la Cadena de bloques
IA de borde: el foco tecnológico de 2025
Con el avance continuo de la aplicación de modelos de IA livianos en el extremo del dispositivo, se espera que la IA en la periferia y la IA en el dispositivo se conviertan en temas candentes en el campo tecnológico para 2025. Recientemente, algunos gigantes tecnológicos han comenzado a establecerse en este ámbito, lanzando modelos de IA optimizados específicamente para escenarios en el extremo del dispositivo.
La inteligencia artificial de borde está remodelando la industria de la inteligencia artificial al trasladar el procesamiento de datos desde servidores en la nube a dispositivos locales. Este enfoque aborda muchos de los desafíos que enfrenta el despliegue de IA tradicional, como la alta latencia, los riesgos de privacidad y las limitaciones de ancho de banda. Al lograr el procesamiento de datos en tiempo real en terminales como teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles y sensores de Internet de las cosas, la IA de borde no solo reduce el tiempo de respuesta, sino que también puede almacenar información sensible de forma segura en el dispositivo local.
Los avances en tecnologías de hardware y software han hecho posible ejecutar modelos de IA complejos en dispositivos con recursos limitados. Innovaciones como procesadores de borde dedicados y optimización de modelos han mejorado significativamente la eficiencia de cálculo en el lado del dispositivo, manteniendo al mismo tiempo un buen rendimiento.
Es importante señalar que la velocidad de desarrollo de la IA ha superado la Ley de Moore. Tradicionalmente, la Ley de Moore predice que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años. Sin embargo, la velocidad de crecimiento de los modelos de IA ha superado con creces el ritmo de mejora del rendimiento del hardware, lo que ha llevado a una creciente discrepancia entre la demanda y la oferta de computación. Esta tendencia hace que el diseño colaborativo de hardware y software sea especialmente importante.
Las grandes empresas de tecnología están aumentando su inversión en IA en la periferia y adoptando diferentes estrategias. Reconocen que la IA en la periferia tiene el potencial de transformar radicalmente múltiples campos como la salud, la conducción autónoma, la robótica y los asistentes virtuales, logrando avances mediante la provisión de experiencias de IA instantáneas, personalizadas y confiables.
La tecnología blockchain proporciona un mecanismo de confianza seguro y descentralizado para las redes de IA en el borde. A través del libro mayor inmutable de blockchain, se puede garantizar la integridad y la credibilidad de los datos, lo cual es especialmente crítico en redes descentralizadas compuestas por dispositivos de borde. Con la ayuda de blockchain para registrar transacciones e intercambios de datos, los dispositivos de borde pueden realizar operaciones de validación de identidad y autorización de manera segura sin depender de instituciones centralizadas.
Los modelos económicos de criptomonedas ayudan a promover el intercambio de recursos y el gasto de capital. El despliegue y mantenimiento de redes perimetrales requieren una gran inversión de recursos. Al ofrecer recompensas en forma de tokens, los modelos económicos de criptomonedas pueden incentivar a individuos y organizaciones a contribuir con poder de cómputo, datos y otros recursos, apoyando así la construcción y operación de la red.
El modelo de finanzas descentralizadas (DeFi) puede facilitar la asignación eficiente de recursos. Al introducir conceptos de DeFi como el staking, el préstamo y los pools de liquidez, las redes de IA en el borde pueden establecer un mercado de recursos computacionales. Los participantes pueden proporcionar capacidad de cómputo a través de staking de tokens, prestar recursos no utilizados o participar en pools compartidos para obtener recompensas correspondientes. Los contratos inteligentes ejecutan automáticamente estos procesos, asegurando que los recursos se asignen de manera justa y eficiente según la oferta y la demanda, y logrando un mecanismo de precios dinámico en la red.
Establecer un mecanismo de confianza sin regulación central en una red de dispositivos perimetrales descentralizados es un gran desafío. La confianza en las redes de criptomonedas se basa en las matemáticas y la computación, y esta característica es clave para lograr interacciones sin confianza, mientras que actualmente la IA aún no posee completamente esta capacidad.
De cara al futuro, el campo de la IA en el borde aún tiene un enorme espacio para la innovación. Se espera que veamos la IA en el borde convertirse en una parte indispensable de la vida en numerosos escenarios de aplicación, como asistentes de aprendizaje superpersonalizados, gemelos digitales, automóviles autónomos, redes de inteligencia colectiva y compañeros de IA emocional. Las perspectivas de desarrollo en este campo son prometedoras.