La computación en el borde representa un cambio de paradigma en la implementación de la inteligencia artificial, trasladando el procesamiento de las nubes centralizadas a dispositivos distribuidos. Este enfoque resuelve problemas críticos de latencia y ancho de banda para aplicaciones en tiempo real. Los módulos de IA en el borde Jetson de NVIDIA impulsan robots móviles autónomos en almacenes que deben tomar decisiones de navegación en fracciones de segundo sin esperar respuestas de la nube. De igual forma, la maquinaria agrícola de John Deere utiliza IA en el dispositivo para identificar malezas y aplicar herbicidas con precisión en milisegundos, una tarea imposible con los sistemas que dependen de la nube.
Las ventajas técnicas de la IA en el borde van más allá de la velocidad. Al procesar datos localmente, los dispositivos en el borde reducen drásticamente los costos de ancho de banda: un solo vehículo autónomo genera 4 TB de datos al día, lo que resultaría prohibitivamente costoso de transmitir continuamente a la nube. El procesamiento local también mejora la privacidad, ya que los datos confidenciales (como el reconocimiento facial en cámaras inteligentes) nunca salen del dispositivo. El kit de herramientas OpenVINO de Intel optimiza las redes neuronales para la implementación en el borde, reduciendo el tamaño de los modelos para que se ejecuten eficientemente en hardware con recursos limitados, como Raspberry Pi.
Los desafíos de implementación incluyen la gestión de modelos de IA distribuidos en miles de nodos en el borde. Técnicas como la poda y la cuantificación de modelos reducen el tamaño de la red neuronal sin una pérdida significativa de precisión, lo que permite la implementación en dispositivos en el borde. El aprendizaje federado permite la mejora continua de los modelos al agregar el aprendizaje de los dispositivos en el borde sin centralizar los datos sin procesar. Sin embargo, la seguridad sigue siendo una preocupación, ya que los dispositivos en el borde presentan más superficies de ataque: la brecha de seguridad de la cámara Verkada en 2021 demostró cómo los dispositivos en el borde comprometidos pueden proporcionar puntos de entrada a redes enteras.