Descripción: El modelo de IA en el borde se refiere a un enfoque de aprendizaje automático que está diseñado específicamente para ejecutarse en dispositivos de borde, como teléfonos inteligentes, cámaras de seguridad, sensores IoT y otros dispositivos con recursos limitados. Estos modelos están optimizados para ofrecer inferencias rápidas y eficientes, minimizando la latencia y el uso de ancho de banda al procesar datos localmente en lugar de enviarlos a servidores en la nube. Esto no solo mejora la velocidad de respuesta, sino que también permite un funcionamiento más seguro y privado, ya que los datos sensibles pueden ser procesados sin salir del dispositivo. Los modelos de IA en el borde suelen ser más pequeños y ligeros, utilizando técnicas como la cuantización y la poda para reducir su tamaño y requerimientos computacionales. Este enfoque es especialmente relevante en aplicaciones donde la conectividad a internet es intermitente o donde se requiere una respuesta en tiempo real, como en dispositivos portátiles, sistemas de salud, vehículos autónomos y soluciones de vigilancia. En resumen, los modelos de IA en el borde representan una evolución significativa en la forma en que se implementan y utilizan las tecnologías de inteligencia artificial, permitiendo que la inteligencia se integre de manera más efectiva en el mundo físico.
