TinyML conquistará el mercado de chipsets de inteligencia perimetral en 2022

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IA machine learning

Las tecnologías de inteligencia artificial en el borde están ganando presencia en el ecosistema de TI de diferentes industrias, gracias a su potencial para llevar IoT y la computación Edge a un nuevo nivel. El año que viene muchas empresas acelerarán el gasto en tecnologías de inteligencia en el borde para modernizar sus operaciones, y se espera que los envíos de chipsets TinyML superen a los de chipsets convencionales de machine learning para infraestructuras perimetrales.

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Después de dos años de pandemia y crisis económica y logística, las empresas han cambiado su perspectiva en torno a la digitalización, comprendiendo que es el mejor camino para abordar los retos del negocio en el futuro. Una vez que la situación en torno a la enfermedad se ha ido controlando las organizaciones han vuelto a invertir en tecnología para continuar con la transformación digital y ganar en competitividad. Uno de los cambios que se está acelerando es la descentralización de la TI, apostando por tecnologías de computación perimetral e inteligencia de borde, que permiten ubicar las cargas de análisis y procesamiento cerca de la fuente y de donde se prestan los servicios.

En los últimos años los proveedores de infraestructura han aumentado su oferta de equipos para la computación en el borde, y han contribuido al desarrollo de nuevos chipsets de machine learning (ML) para la TI perimetral. De cara al año que viene, los expertos prevén que las dificultades en la industria tecnológica continuarán afectando a la disponibilidad de componentes, aunque las empresas seguirán aumentando la demanda de tecnologías críticas para su avance digital.

En un reciente informe, Stuart Carlaw, director de investigación de ABI Research, explica que “las consecuencias de las medidas de prevención de COVID-19, el proceso de transición de una enfermedad pandémica a endémica y las tensiones políticas globales pesarán mucho en la suerte del próximo año”. Para evaluar la situación y ofrecer perspectivas sobre el mercado tecnológico han elaborado un documento técnico en el que destacan las tendencias que ganarán fuerza el año que viene y las que tienen menos probabilidades de generar un impacto significativo.

Entre ellas ha destacado el progreso de las tecnologías de chipsets TinyML, una tecnología que está mostrando un gran potencial para revolucionar los entornos de inteligencia en el borde, y que ganarán mucho peso en el mercado de Edge Machine Learning. Pronostica que en 2022 los envíos de dispositivos equipados con chipsets TinyML podrían alcanzar los 1.200 millones de unidades, superando los envíos de dispositivos equipados con chipsets ML de borde convencionales.

También destaca la proliferación de aplicaciones ML de baja potencia, que impulsarán la demanda de dispositivos brownfield equipados con capacidades de aprendizaje automático para la detección de anomalías en el dispositivo, la monitorización de sus condiciones y el mantenimiento predictivo.

Por otro lado, Carlaw explica que muchos países y regiones están avanzando en la regulación del diseño, el desarrollo y el despliegue la inteligencia artificial, por ejemplo, la Unión Europea y China. Pero todavía queda tiempo para que los países dispongan de una norma única para gobernar la IA, y por el momento se centrarán en supervisar varios aspectos de la inteligencia artificial, como la recopilación y el almacenamiento de datos, la transparencia de los modelos, las actualizaciones y las responsabilidades legales.