Con la evolución de la tecnología, la inteligencia artificial ha llegado a los diferentes ámbitos de la sociedad con importantes aportaciones que mejoran los procesos existentes hasta día de hoy. En este sentido, una de las tecnologías derivadas es Tiny ML.
Esta tiene múltiples ventajas, ya que su aplicación incluye diversos ámbitos como la monitorización sanitaria de las personas vulnerables, la detección automática de especies para hacer un seguimiento de las pérdidas en el planeta, la optimización de la agricultura y la ganadería, el mantenimiento predictivo de la maquinaria o un mejor aprovechamiento del agua o la reducción de la huella de carbono en todos los procesos, entre otros.
En qué consiste el Tiny Machine Learning
En la actualidad, la forma cómo se desarrolla y se mejoran los procesos es tan importante como la recolección y la gestión de datos para obtener éxito. En ese sentido, con los nuevos avances y la tecnología Tiny Machine Learning, los mismos programas se encargan de optimizar la recolección de los datos con base en el aprendizaje progresivo gracias a un ecosistema intuitivo, permitiendo así realizar un mayor número de actividades con menos recursos. Esta es la propuesta de la tecnología Tiny Machine Learning (TinyML), una técnica de aprendizaje automático que integra diferentes aplicaciones de aprendizaje automático que son reducidas y que han sido previamente optimizadas.
Sobre esta tecnología, WhiteBox explica que en este proceso participan todos los componentes de hardware, sistemas y software, los cuales desarrollan procesos capaces de analizar y buscar mejoras en tareas automatizadas. Esta se establece como campo de rápido crecimiento de tecnologías y aplicaciones de aprendizaje automático capaces de llevar a cabo análisis de datos de sensores en el dispositivo con un consumo de energía extremadamente bajo, permitiendo una variedad de casos de uso siempre activos y dirigidos a dispositivos que funcionan con baterías.
En el caso de la tecnología TinyML, se trata de dispositivos de baja energía como sensores o microcontroladores. No requieren de conexión a internet para la ejecución de los procesos. WhiteBox, al igual que otros especialistas, defiende que esa es la tendencia que dominará al mercado de la tecnología de procesos en los próximos años debido a que la producción de modelos de manera rápida y automática que puedan analizar datos más grandes y complejos pue promover la consecución de resultados más rápidos y precisos. Además, con la construcción de modelos precisos, una empresa puede identificar oportunidades rentables o evitar riesgos desconocidos más fácilmente.
La tendencia del Machine Learning
La compañía WhiteBox está especializada en el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial. También en programas de Data Science orientados a la recopilación y administración de datos para la creación de los llamados datasets. Cubren el end-to-end, Big Data y modelado predictivo y se dedican a crear modelos personalizados para resolver problemas de compañías específicas.
El equipo de esta empresa de tecnología está conformado por 10 especialistas dedicados a brindar soluciones a compañías de cualquier tamaño, desde startups hasta grandes corporaciones en Europa y América. Esa experiencia les ha permitido ver el avance y la tendencia que está siguiendo el mercado de los modelos de gestión.
Aseveran que los clientes están en la búsqueda de soluciones que no solamente resuelvan problemas, sino que quieren modelos intuitivos que se adelanten a los retos futuros basados en la recopilación y el análisis de datos. Es decir que los software, mediante la tecnología TinyML, puedan aprender de su propia experiencia para ser más eficientes en sus tareas.
