IA en dispositivos pequeños y de bajo consumo
Hasta ahora, me han llamado la atención varios dispositivos con gran capacidad para empezar en este mundo. En particular, quiero probar el Arduino Nano 33 BLE sense.
Gonzalo Sandoval
7/31/20242 min read
Esta semana entregué un proyecto que me mantuvo ocupado durante el último mes. Tuve la tarea de desarrollar un sistema de monitoreo para sensores de 4-20mA desde cero, abarcando desde el concepto inicial hasta el producto final funcionando en la oficina del cliente. El usar módulos diseñados por otros desarrolladores me permitió acelerar la creación del circuito y la PCB, opté por esta opción para reducir los tiempos de desarrollo y la complejidad en caso de futuras reparaciones. Además, creé una aplicación móvil para el monitoreo y la configuración del sistema. Aunque el proyecto solo consideraba llegar hasta este punto, sentí la necesidad de añadir inteligencia artificial, pero ya será para otra oportunidad.
Quiero continuar trabajando en la creación de una plataforma que almacene y procese los datos utilizando algoritmos de machine learning. Hoy en día, es posible realizar este procesamiento sin necesidad de enviar los datos a una computadora o a la nube, y ese es el camino que quiero explorar en estos momentos.
Desde hace unos meses, descubrí un área de la inteligencia artificial llamada tinyML, la cual me llamó inmediatamente la atención debido que combina la electrónica con la IA. Después de varios meses estudiando diferentes modelos y aplicaciones lejos de la electrónica, quiero comenzar con un proyecto dedicado a incorporar lo aprendido a mis desarrollos. Me apasionan tanto la electrónica como la IA, y creo que tengo la suerte de no tener que abandonar uno para dedicarme al otro.
Hasta ahora, me han llamado la atención varios dispositivos con gran capacidad para empezar en este mundo. En particular, quiero probar el Arduino Nano 33 BLE sense, que viene con un sensor de inercia de 6 ejes, un procesador ARM Cortex-M4 y otros sensores y características interesantes, pero está agotado en todos lados. Esto me dice que hay mucha gente trabajando en esto, lo cual me motiva, ya que habrá mucha documentación y proyectos que ayudarán a acortar la curva de aprendizaje y desarrollo. También he visto los dispositivos de Seeed Studio, tanto para procesar datos de sensores como para procesar imágenes o videos. Por otro lado, están las Jetson de Nvidia, que son prácticamente una mini computadora potente con GPU. En estos días comenzaré con cualquier placa que tenga a mano.
En los próximos posts, estaré compartiendo resultados no solo para dar a conocer estas tecnologías, sino que también para conectar con empresas que trabajen o quieran trabajar en esta área. Existen empresas que nunca tuvieron un programador para automatizar tareas o innovar en sus procesos tanto administrativos como técnicos, creo que en esta nueva ola tecnológica, nadie se puede dar el lujo de quedar atrás.