IA en la periferia

Capítulo 13. Caso práctico: Productos de consumo

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El aprendizaje automático de perímetro se utiliza en productos y electrónica de consumo para permitir que los dispositivos tomen decisiones basadas en datos sin enviarlos a la nube. Esto puede ahorrar tiempo y ancho de banda, y también puede utilizarse cuando los datos son sensibles y deben mantenerse en privado. El aprendizaje automático de perímetro también puede utilizarse para tareas centradas en el consumidor, como el reconocimiento facial, la detección de objetos, el reconocimiento de voz y la clasificación de sensores. Al analizar y reconocer patrones en los datos de consumo que se ingieren en el dispositivo antes de enviarlos a la nube para su posterior procesamiento, los productos pueden adaptarse rápidamente a las necesidades del usuario: mostrar el uso deseado del producto, proporcionar alertas personalizadas al usuario sobre el producto, y mucho más.

Utilizando la IA de perímetro, los productos de consumo pueden integrarse con los datos de los sensores de a bordo y aprovecharlos para una cantidad casi ilimitada de casos de uso. Por ejemplo, una bicicleta puede analizar el entorno del ciclista en busca de información sobre el tráfico y datos ambientales que puedan afectar a la calidad de la conducción, y un frigorífico inteligente puede detectar automáticamente cuándo un producto está casi agotado y añadirlo ...