Edge Intelligence

La última década trajo consigo muchas innovaciones a escala mundial en el sector de la tecnología, y Bolivia fue partícipe de estas tendencias. La mejora de las telecomunicaciones 3G, 4G, LTE, la popularización de los teléfonos inteligentes y sistemas operativos iOS, Android, WindowsPhone, y los servicios cada vez más novedosos en la nube hicieron que nuevos paradigmas de desarrollo de hardware y software sean impulsados. Una de esas tendencias fue el Internet de las Cosas, o IoT por sus siglas en inglés, el cual consiste en una red de objetos físicos conectados entre sí, que están formados por sensores, actuadores, software, tecnologías de comunicación, y que tienen el fin de intercambiar datos significativos a través de Internet con personas u otros dispositivos. Para mediados de la última década, el término IoT ya era relativamente familiar en el país, y aunque parecía algo muy lejano y meramente teórico, en la actualidad ya existen proyectos regionales, emprendimientos, y programas académicos que se enfocan en esta tecnología. Por ejemplo, fue una gran noticia para muchos cuando la Universidad Católica Boliviana San Pablo, regional

Línea de investigación: Ciencias de la Computación

Edge Intelligence y los sistemas ciber-físicos

“Siempre queremos crear algo nuevo de la nada, sin investigación y sin largas horas de esfuerzo. Pero no existen cosas como un salto cuántico. Solo hay una tenaz perseverancia y, al final, lo haces parecer un salto cuántico.” James Dyson

Cochabamba, anunció la apertura de la carrera “Ingeniería en Internet of Things” el 2019. Pese a que esta fue la primera carrera enfocada en el IoT en Bolivia y en Latinoamérica, la demanda laboral para profesionales en esta área es muy evidente. En la actualidad, se espera que un ingeniero en IoT pueda analizar, construir, diseñar y optimizar espacios inteligentes desde la ingeniería utilizando alta tecnología como el IoT y las telecomunicaciones, áreas que están en constante crecimiento en el sector público y privado. Otro proyecto muy sonado recientemente fue el Decreto Supremo 4272 decretado por el Ministerio de Obras Públicas en septiembre del 2020 para la liberación de la banda 900 megahertz (Mhz). El uso libre de esta banda permitiría la generación de proyectos importantes de IoT en el transporte, agricultura y servicios públicos debido a reducción de costos en telecomunicaciones. Uno de los tempranos casos de éxito se dio en Santa Cruz de la Sierra cuando la alcaldía de esta ciudad concretó su proyecto para gestionar remotamente el sistema de alumbrado público a través de esta banda. Este sistema permite que un centro de control pueda encender y apagar las luces de forma

Escrito por: Edwin Salcedo

Fuente: eInfochip

individual de cada calle cuando sea necesario; o cambiar la intensidad, según la hora del día o la intensidad del tráfico; o que las luces se atenúen y se enciendan solo cuando un peatón, ciclista o vehículo se acerquen. Todo esto con el objetivo de optimizar este servicio y reducir costos hasta en un 50%. Cabe recalcar que el uso de esta banda es libre para empresas o personas independientes, previo registro en la Autoridad de Regulación de Fiscalización de Telecomunicaciones y Transportes (ATT). Similar al IoT, últimamente surgió la tendencia de los Sistemas Ciber-Físicos, los cuales no solo integran objetos interconectados entre sí, si no también definen que estos objetos deben estar basados en una fuerte interdependencia entre algoritmos computacionales y componentes físicos. Con estos sistemas se incrementa la necesidad de implementar distintos tipos de flujo de datos e inteligencia computacional para generar un mejor control de los elementos físicos. Los ejemplos de estos sistemas incluyen a los vehículos autónomos, smart grids, sistemas inteligentes de transporte, smart cities, y dispositivos IoT que tengan más inteligencia computacional y nuevas aplicaciones. Aunque los términos IoT y sistema ciber-físico puedan parecer intercambiables, este último hace énfasis en incluir componentes de computación y control herméticamente enlazados a procesos físicos para obtener eficiencia y conectividad avanzada de dispositivos, sistemas y servicios. Además de estas innovaciones, hemos sido testigos del boom de aplicaciones y propuestas de Inteligencia Artificial gracias a los nuevos descubrimientos en esta área. Técnicas como el aprendizaje profundo (Deep Learning) o el aprendizaje reforzado (Reinforcement Learning) permiten la creación desde sistemas de conducción autónoma hasta sistemas de video vigilancia. Gracias a la proliferación de la computación móvil en nuestro país, millones de teléfonos inteligentes y dispositivos IoT están cada vez más conectados a Internet, generando millones de datos localmente y en la red. Todas estas tendencias sugieren una considerable necesidad de contar con dispositivos móviles cada vez más inteligentes y autónomos, que a pesar de sus

Luminaria gestionadada remotamente en la ciudad de Santa Cruz Fuente: Alcaldía de la Ciudad de Santa Cruz

restricciones intrínsecas de procesamiento, memoria y energía, sean capaces de inferir y generar decisiones desde los datos locales. Para cubrir esta demanda, el enfoque convencional sugiere transportar volúmenes de datos desde los dispositivos móviles e IoT hacia los centro de datos en la nube. Sin embargo, mover constantemente grandes cantidades de datos a través de internet puede causar altos costos y una fuerte dependencia a la conectividad. Recientemente, el concepto “Edge Intelligence”, también conocido como Edge AI, ha tenido un crecimiento relevante para encaminar estos retos técnicos. Este propone trasladar la Inteligencia Artificial, que usualmente se despliega en los servicios en la nube, hacia los dispositivos IoT y celulares, también denominados dispositivos finales o “End Devices”. Estos dispositivos pueden variar en tamaño y propósito, desde micro controladores más pequeños que una tarjeta de débito, hasta laptops con altas prestaciones de procesamiento. Además, este despliegue también considera a los equipos intermedios como routers WiFi, Gateways, modem como dispositivos que también podrían aprovecharse para distribuir tareas de aprendizaje y entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial. (a)

La proximidad física entre los dispositivos finales y las fuentes de generación de datos como sensores o cámaras promete múltiples beneficios desde baja latencia, respeto a la privacidad de datos, reducción de la dependencia a una conexión a internet, y

(a) Enfoque tradicional y (b) enfoque “Edge AI” para la distribución de la inteligencia computacional.

Figura 1. Banner promocional de la carrera Ingeniería en Internet de las Cosas Fuente: https://cba.ucb.edu.bo/depto-ingenieria-y-cs-exactas/ingenieria-en-internet-de-las-cosas/

(b)

percepción continua de los cambios ambientales por parte de los dispositivos finales. En la actualidad, este despliegue de modelos en microcontroladores, microprocesadores, o sistemas embebidos puede hacerse utilizando herramientas como TensorFlow Lite y Caffe2, sin embargo, este despliegue aún es restringido y requiere más investigación para ser completamente óptimo y adaptable, características importantes cuando se trata de distribuir inteligencia artificial hacia dispositivos con entornos variables. En conclusión, aunque el término Edge Intelligence es una novedad, las tendencias indican que esta tendencia tendrá un crecimiento exponencial durante los próximos años, convirtiendo a dispositivos IoT y sistemas ciber-físicos en sistemas cada vez más autónomos, seguros, adaptables e inteligentes, lo cual sugiere que los profesionales en desarrollo de hardware con conocimiento en tecnologías de inteligencia computacional tendrán un mayor campo de trabajo en los próximos años.