Dispositivos edge AI
Cámaras, terminales y módulos con un modelo de IA ejecutado en local: reconocimiento de imagen, sonido y señales de sensores sin enviar datos en bruto a la nube.
Edge AI y dispositivos
Edge AI: construimos dispositivos con inteligencia artificial integrada
No toda la IA tiene que vivir en la nube. Construimos dispositivos que procesan imagen, sonido y datos de sensores in situ: en la planta, en un vehículo o en vuestra propia sala de servidores. Desde la primera consultoría, pasando por un prototipo electrónico, hasta un MVP funcionando y un clúster de IA en vuestras instalaciones.
Consultoría técnica de 65 minPresupuesto por escritoSin compromiso
Qué es el edge AI
El edge AI es inteligencia artificial que se ejecuta directamente en el dispositivo, cerca de donde se generan los datos, en lugar de enviarlo todo a la nube. Una cámara detecta por sí sola un defecto en la línea, un sensor detecta por sí solo una vibración anómala en una máquina y un terminal entiende por sí solo una orden de voz. A la red solo llega el resultado: una alarma, un recuento o un registro en el sistema. Eso aporta tres cosas que la nube no puede dar: una decisión en una fracción de segundo, funcionamiento sin internet y datos que no salen de la empresa.
De la idea al dispositivo
Elige un caso de uso y verás la arquitectura del dispositivo y el camino desde la consultoría hasta la fabricación en serie. Es un ejemplo simplificado: cada proyecto parte de vuestro caso concreto.
1. Elige un caso de uso
2. Arquitectura del dispositivo
- SensorCámara industrial
- Cálculo in situMódulo de IA junto a la línea
- Modelo de IADetección de defectos en la imagen
- AcciónRechazo de la pieza + registro en el informe
La línea no espera la respuesta de un servidor. La decisión «buena / defectuosa» se toma mientras la pieza sigue bajo la cámara.
3. ¿En el dispositivo o en la nube?
Tiempo de respuestadecisión in situEdge: 5 de 5.depende de la conexiónNube: 2 de 5.
Privacidad de los datosimagen y audio no salenEdge: 5 de 5.datos en bruto en el proveedorNube: 3 de 5.
Funciona sin internetsigue funcionandoEdge: 5 de 5.el sistema se paraNube: 1 de 5.
Coste de transferenciasolo se envía el resultadoEdge: 5 de 5.flujo de datos continuoNube: 1 de 5.
Valoración orientativa para este caso de uso, no una medición. Entrenamos el modelo con imágenes de vuestra producción y luego funciona en el módulo junto a la línea.
4. Camino a la implantación
Comprobamos si el problema se puede resolver en un dispositivo: qué datos, qué tiempo de respuesta, en qué condiciones y en cuántas unidades.
Cómo construimos un dispositivo con IA
Consultoría y viabilidad
Definimos qué debe reconocer el dispositivo, en qué condiciones trabaja y con qué se conecta. Comprobamos si la tarea puede hacerse en el borde de la red o si una parte tiene que ir a un servidor.
Prototipo
Elegimos el módulo de cálculo, las cámaras y los sensores, y diseñamos la electrónica y la carcasa del prototipo. Entrenamos el modelo de IA y lo optimizamos para el hardware concreto, para que quepa en su memoria y en su consumo energético.
MVP y piloto
El dispositivo trabaja en un entorno real: en la línea, en el almacén, en un vehículo. Medimos la eficacia, la latencia y la tasa de fallos, y mejoramos el modelo con vuestros datos.
Serie y mantenimiento
Preparamos una versión lista para replicar, actualizaciones remotas de los modelos y monitorización de la flota de dispositivos. Vuestro equipo también puede asumir el proyecto.
Qué construimos
Clústeres de IA on-premise
Infraestructura propia para ejecutar modelos de lenguaje y de visión en vuestra sala de servidores. Para empresas que no pueden o no quieren enviar datos a proveedores externos.
Electrónica y prototipos
Diseño electrónico, integración de sensores y cámaras, carcasa y software del dispositivo. Trasladamos nuestra experiencia en automatización industrial y robótica a los dispositivos con IA.
MVP end-to-end y consultoría
Llevamos el proyecto de la idea a un MVP funcionando, o asesoramos a vuestro equipo en etapas concretas: elección de hardware, arquitectura, optimización de modelos.
Dónde tiene sentido el edge AI
El edge AI gana allí donde cuentan el tiempo de respuesta, la falta de conexión estable o la confidencialidad de los datos.
Fabricación
Control de calidad en línea, conteo de piezas, detección de funcionamiento anómalo de máquinas a partir de vibración, temperatura y sonido.
Logística y almacén
Lectura de etiquetas y marcados, conteo de palés, vigilancia de zonas de seguridad de carretillas. Funciona incluso donde no llega el wifi.
Empresas con datos confidenciales
Despachos de abogados, sanidad, finanzas: modelos de lenguaje en un clúster en vuestra sala de servidores, sin enviar documentos fuera.
Caso real: Synapse, IoT con electrónica propia
Durante cuatro años dirigimos el desarrollo de Synapse, un sistema IoT que recoge, procesa y analiza datos de yates de regata con electrónica propia y cálculo en el borde de la red. La plataforma integraba sensores extensométricos propios que medían en tiempo real las tensiones en la jarcia de carbono. Es el mismo tipo de trabajo que ahora llevamos a los dispositivos con IA para la industria: sensores, electrónica, procesamiento in situ y datos que llegan al sistema solo como resultado. El proyecto está descrito en nuestro portfolio.
Edge AI o nube
La nube encaja cuando necesitáis los modelos más grandes y las fracciones de segundo no importan. El edge AI gana cuando la decisión debe tomarse al instante, la conexión falla a veces, transmitir imágenes de muchas cámaras saldría caro o los datos no pueden salir de la fábrica. En la práctica solemos montar un sistema mixto: el dispositivo decide in situ y al servidor solo llegan los resultados y los casos difíciles para analizar.
Un clúster de IA en vuestra propia sala de servidores
Los modelos de lenguaje de pesos abiertos ya pueden ejecutarse en hardware propio con calidad suficiente para muchas tareas de empresa: búsqueda en documentos, resúmenes, clasificación y asistentes. Dimensionamos el hardware según usuarios y tareas, montamos el clúster, lo conectamos a vuestros sistemas y nos ocupamos de las actualizaciones. El hardware siempre se presupuesta aparte y por escrito.
Cuánto cuesta un dispositivo con IA
El coste depende de lo que tenga que reconocer el dispositivo, de cuántas unidades se fabriquen, de las condiciones de trabajo y de los sistemas con los que se conecte. La forma más barata de validar una idea es un prototipo con módulos estándar; la electrónica propia se diseña solo después del piloto. Recibís el presupuesto por escrito tras la consultoría.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el edge AI?
Es ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en el dispositivo, por ejemplo en una cámara, un controlador o un pequeño ordenador junto a una máquina, en lugar de en la nube. Los datos se procesan donde se generan.
¿El dispositivo funciona sin internet?
Sí, es una de las principales ventajas del edge AI. El modelo funciona en local y los resultados se sincronizan con vuestros sistemas cuando vuelve la conexión.
¿También fabricáis la electrónica?
Sí. Diseñamos electrónica y prototipos e integramos cámaras y sensores; para series mayores trabajamos con fabricación por contrato.
¿Podemos empezar con una consultoría?
Sí. Muchos clientes empiezan con una consultoría técnica o con la revisión de un proyecto existente y deciden la construcción después.
¿De quién es el dispositivo y el modelo?
La propiedad del código, del modelo y del diseño electrónico se acuerda en el contrato antes de empezar. Podemos traspasar el proyecto a vuestro equipo para que siga desarrollándolo.
Seguridad de datos: nueve principios que seguimos en cada proyecto.Cómo protegemos los datos
Hablemos de vuestro dispositivo
Cuéntanos qué tiene que reconocer y dónde va a trabajar. En 65 minutos valoraremos si es un trabajo para edge AI, para la nube o para un sistema mixto, y cómo sería el camino hasta el prototipo.
Reservar consulta