¿Qué es TinyML?
TinyML (Tiny Machine Learning) es una tecnología que permite ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en microcontroladores o sistemas embebidos de muy bajo consumo. Es ideal para aplicaciones en dispositivos IoT, wearables, sensores industriales y otros sistemas que requieren inteligencia local sin depender de la nube.
¿Para qué sirve?
- Detección de anomalías: En sensores industriales o agrícolas.
- Reconocimiento de voz: Para comandos simples en dispositivos IoT.
- Clasificación de imágenes o sonidos: En cámaras de seguridad o sensores ambientales.
- Automatización inteligente: Control adaptativo de iluminación, temperatura o motores.
¿En qué se diferencia de un sistema embebido tradicional?
¿Qué tecnologías están involucradas?
- Sistema embebido tradicional: Ejecuta tareas preprogramadas sin capacidad de adaptación.
- Sistema con TinyML: Aprende del entorno y toma decisiones basadas en datos en tiempo real.
- Microcontroladores ARM Cortex-M: Como el STM32 o ESP32.
- TensorFlow Lite for Microcontrollers: Permite correr modelos de IA optimizados.
- Frameworks como Edge Impulse: Para entrenar, probar y desplegar modelos.
¿Dónde se usa?
En agricultura de precisión, sistemas de mantenimiento predictivo, domótica, dispositivos vestibles (wearables) y ciudades inteligentes.
¿Qué beneficios ofrece?
- Procesamiento local sin depender de la nube.
- Bajo consumo energético.
- Reducción de latencia en la toma de decisiones.
- Mayor privacidad, al no enviar datos sensibles a servidores externos.
En Jitter Ingeniería, integramos soluciones de TinyML en sistemas embebidos para que nuestros clientes puedan tomar decisiones inteligentes directamente en el borde de la red, con eficiencia energética y sin perder control de sus datos.