{"id":299251,"date":"2024-06-17T17:33:53","date_gmt":"2024-06-17T21:33:53","guid":{"rendered":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/?p=299251"},"modified":"2024-09-24T12:53:38","modified_gmt":"2024-09-24T16:53:38","slug":"tiny-ml-una-tecnologia-emergente-que-apuesta-por-la-automatizacion-fuera-de-la-nube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/blog\/tiny-ml-una-tecnologia-emergente-que-apuesta-por-la-automatizacion-fuera-de-la-nube\/","title":{"rendered":"Tiny ML, una tecnolog\u00eda emergente que apuesta por la automatizaci\u00f3n fuera de la nube"},"content":{"rendered":"

Por Manuel Filomeno<\/span><\/p>\n

M\u00e1quinas programadas para ser inteligentes y aut\u00f3nomas, resolver problemas sencillos y facilitar tareas de manera autom\u00e1tica, sin la intervenci\u00f3n humana, el Tiny Machine Learning (TinyML) es una tecnolog\u00eda emergente que promete revolucionar la forma en que los dispositivos peque\u00f1os procesan la informaci\u00f3n y toman decisiones inteligentes, todo mientras operan de manera eficiente y con bajo consumo de energ\u00eda.<\/span><\/p>\n

Este nuevo campo de desarrollo ha generado una gran demanda de profesionales especializados, generando oportunidades importantes para ingenieros de sistemas y programadores.<\/span><\/p>\n

\u201cSiempre que una nueva tecnolog\u00eda emerge, se abren puertas para la aparici\u00f3n de nuevos trabajos, lo importante va a ser poder adaptarse\u201d, explica el ingeniero de sistemas, experto en Inteligencia Artificial y docente de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, Sergio Valenzuela.<\/span><\/p>\n

De acuerdo con Valenzuela, estos nuevos trabajos van a ir volvi\u00e9ndose m\u00e1s espec\u00edficos con el pasar del tiempo, como ya lo hacen en otras partes del mundo.<\/span><\/p>\n

\u201cEn Estados Unidos y Europa, donde se tiende a la hiperespecializaci\u00f3n, ya estamos viendo la aparici\u00f3n de profesionales espec\u00edficos, sin embargo, en Latinoam\u00e9rica a\u00fan existe espacio para su desarrollo\u201d, agrega.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es TinyML?<\/b><\/span><\/p>\n

\u201cLa idea es hacer que peque\u00f1as m\u00e1quinas, simples en su dise\u00f1o, aprendan a realizar tareas espec\u00edficas y reconozcan patrones para predecir problemas y aportar soluciones de manera aut\u00f3noma\u201d, indica Daniel Calvo, ingeniero de sistemas y programador especializado en TinyML.<\/span><\/p>\n

El TinyML se enfoca en desarrollar aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico que son reducidas y optimizadas para funcionar en dispositivos con recursos limitados, como microcontroladores y sensores. Estas aplicaciones son capaces de realizar an\u00e1lisis de datos directamente en el dispositivo, sin necesidad de conectarse a la nube.<\/span><\/p>\n

Esta tecnolog\u00eda, muy cercana al entrenamiento de los grandes modelos de Inteligencia Artificial es importante porque permite que los dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) sean m\u00e1s inteligentes y aut\u00f3nomos, realizando tareas automatizadas con un consumo de energ\u00eda muy bajo.<\/span><\/p>\n

Estos dispositivos, presentes en una variedad de productos, desde electrodom\u00e9sticos inteligentes hasta herramientas industriales, permiten realizar tareas complejas de manera aut\u00f3noma y local, sin depender de conexiones constantes a la nube.\u00a0Esta capacidad transforma fundamentalmente la forma en que interactuamos con la tecnolog\u00eda en nuestra vida diaria.<\/span><\/p>\n

Por ese motivo, el potencial de TinyML es diverso. En el \u00e1mbito del consumidor, productos como los asistentes de voz como Alexa y Google Home son ejemplos comunes de c\u00f3mo el reconocimiento de voz activado\u00a0por palabras clave utiliza TinyML para operar de manera eficiente y r\u00e1pida sin la necesidad de conectividad constante a internet.<\/span><\/p>\n

Otro de los usos de esta tecnolog\u00eda se da en el sector industrial, donde TinyML se utiliza para aplicaciones avanzadas como el mantenimiento predictivo.\u00a0Esto implica la capacidad de monitorear en tiempo real el funcionamiento de maquinaria compleja y detectar posibles fallas antes de que ocurran, lo que no solo reduce costos de mantenimiento, sino que tambi\u00e9n minimiza tiempos de inactividad, mejorando as\u00ed la eficiencia operativa.<\/span><\/p>\n

Estos casos de uso han permitido que esta tecnolog\u00eda tenga un desarrollo en temas como algoritmos, abarcando avances en software y hardware, que ya est\u00e1n implementando algunas empresas y por lo que est\u00e1n buscando profesionales especializados.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Oportunidades laborales<\/b><\/span><\/p>\n

Plataformas de empleo como Indeed y Talent, cuentan con ofertas de empresas que buscan profesionales con habilidades en esta tecnolog\u00eda y\u00a0los pagos van desde 150.000 hasta 190.000 d\u00f3lares por a\u00f1o.<\/span><\/p>\n

Daniel trabaja de forma independiente, colaborando con la programaci\u00f3n necesaria para que estas peque\u00f1as m\u00e1quinas aprendan funciones espec\u00edficas como detectar fugas de gas o generar listas de compras. Por esta labor, que se realiza de manera colaborativa con un equipo alrededor del mundo, \u00e9l recibe una paga.<\/span><\/p>\n

\u201cSe trabaja remotamente, por horas y en distintos proyectos, todo a solicitud del cliente, con diferentes tarifas para diferentes productos, pero en general se gana entre 18 y 25 d\u00f3lares la hora de entrenamiento\u201d, explica.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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