Pequeños modelos de Inteligencia Artificial

Pequeños modelos de Inteligencia Artificial con un gran potencial para las Smart Cities

1. Modelos de inteligencia artificial

– Microcontrolador

Un microcontrolador es un pequeño chip programable dedicado a realizar tareas dentro de un dispositivo electrónico. Por ejemplo, en un televisor, un microcontrolador controla el selector de canales y el sistema de altavoces. Actúa sobre esos sistemas cuando recibe cierta información del mando a distancia.

Eche un vistazo a su entorno y verá que los microcontroladores están en casi cualquier dispositivo electrónico moderno, desde los automóviles, los sensores inalámbricos de calidad del aire, hasta los sistemas de iluminación urbanos. Se estima que actualmente hay unos 250 000 millones de microcontroladores en uso y son una parte esencial del Internet de las Cosas (IoT).

Tradicionalmente, los modelos de Inteligencia Artificial se han desarrollado teniendo en mente procesadores más potentes que los microcontroladores. Pero eso está cambiando gracias a Tiny Machine Learning (TinyML).

¿Por qué es importante que podamos ejecutar estos modelos en microcontroladores?

Gran parte de los datos de sensores generados hoy en día se descartan debido a limitaciones de coste, ancho de banda o energía disponible, o a veces por una combinación de los tres. Por ejemplo, piense en un microsatélite que captura imágenes de la polución del aire sobre las ciudades. Dichos satélites están equipados con cámaras capaces de capturar imágenes de alta resolución, pero están limitados por el tamaño y la cantidad de fotografías que pueden almacenar y la frecuencia con la que pueden transmitir esas fotografías a la Tierra. Como resultado, dichos satélites tienen que almacenar un número limitado de imágenes a baja resolución.

¿Qué pasaría si pudiéramos usar modelos de detección de anomalías, para guardar fotos de alta resolución solo si un objeto de interés (como una nube de aire contaminado) estuviera presente en la imagen?  Si bien la capacidad de cómputo en estos microsatélites ha sido históricamente demasiado limitada para emplear modelos de aprendizaje profundo sobre imágenes, ahora TinyML lo hace posible.

– TinyML

Representa un esfuerzo de colaboración entre los sistemas electrónicos de bajo consumo y los expertos en Inteligencia Artificial que tradicionalmente han operado de modo independiente. Esta unión ha abierto las puertas a nuevas y emocionantes aplicaciones integradas en los dispositivos.

Veamos algunas de ellas que pueden impactar en nuestras ciudades.

• Movilidad

La movilidad es un elemento clave de nuestro modelo social y económico, pero también una causa muy importante del deterioro ambiental. Si aplicamos TinyML a sensores que ingieren datos de tráfico en tiempo real, podemos usarlos para dirigir el tráfico de manera más efectiva y reducir los tiempos de respuesta de los vehículos de emergencias. Empresas como Swim.AI usan TinyML para mejorar la seguridad de los pasajeros y reducir la congestión y las emisiones a través de rutas eficientes.

• Mantenimiento predictivo

Los sistemas de generación de energía renovable necesitan una monitorización constante. Pero, considere por ejemplo, las turbinas eólicas ubicadas en lugares con conectividad limitada. TinyML puede ayudar implementando sensores inteligentes que requieren un pequeño ancho de banda. Esto es lo que ha introducido una startup australiana llamada Ping en su servicio de monitorización de aerogeneradores.

Los microcontroladores monitorizan de forma constante y autónoma el rendimiento de la turbina mediante algoritmos integrados. El dispositivo solo accede a la nube para enviar valores estadísticos y solo cuando sea necesario. Esto ha mejorado la capacidad de alertar de forma temprana a los operadores de turbinas sobre posibles problemas antes de que se agraven.

• Un futuro brillante para tinyml en las ciudades inteligentes

Una ciudad inteligente es un marco que hace uso de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), para desarrollar, implementar y promover prácticas de desarrollo sostenible y abordar los crecientes desafíos de la urbanización.

Las ciudades inteligentes son una necesidad por el reto que supone gestionar, que hoy en día, el 54 % de las personas de todo el mundo vive en ciudades, una proporción que se espera llegue al 66 % para 2050.

Las ciudades inteligentes no son solo un sueño del futuro. Gracias a las soluciones tremendamente innovadoras del IoT, muchas ya están activas y se están expandiendo rápidamente.

TinyML está brindando capacidades mejoradas a los sistemas IoT, lográndolo con:

• Bajo costo.
• Baja latencia.
• Poco consumo de energía.
• Requisitos mínimos de conectividad.

Esto hace que los sistemas tinyML sean fáciles de implementar en una amplia gama de aplicaciones; además, los gobiernos municipales están aprovechando la tecnología para conectar y mejorar la infraestructura, eficiencia, y la calidad de vida de los residentes y visitantes.

Autor: Iván Araquistain Marquina, docente del Máster en infraestructuras urbanas inteligentes y urbanismo sostenible: Smart Cities