TinyML es una técnica de aprendizaje automático que integra diferentes aplicaciones de aprendizaje automática que son reducidas y que han sido previamente optimizadas. Requieren de soluciones de pila completa que se encuentran incluidas en arquitecturas, técnicas, herramientas y diferentes enfoques relacionados con el aprendizaje automático.
El objetivo de TinyML es el de poder realizar un mayor número de actividades con menos recursos. Para ello, se utilizan sistemas de baja energía, como es el caso de los sensores o de los microcontroladores. La automatización de tareas permite aterrizar como una realidad.
Hasta 2500 millones de dispositivos
De acuerdo a la estimación publicada por ABI Research, para el año 2030 es probable que se encuentren alrededor de 2500 millones de dispositivos a través de esta técnica. El principal beneficio que puede proporcionarnos es el de crear dispositivos IoT inteligentes. Al mismo tiempo que nos permite reducir los costes y popularizar todos los elementos que se desprenden a través de esta estrategia.
En el caso de la consultoría especializada Silent Intelligence, TinyML alcanzará un valor de más de 70.000 millones de dólares en términos de valor económico durante los próximos cinco años. Una cifra que demuestra la importancia que esta vertiente tecnológica está alcanzando.
Elementos diferenciales de TinyML
- Seguridad: TinyML se caracteriza por no ser necesaria la transferencia de información a entornos externos. Por esta razón, la privacidad de todos los datos se encuentra garantizada.
- Ahorro de energía: Al no existir transmisión de datos, se experimenta un importante ahorro en términos de energía y de recursos. Esta situación es consecuencia de que el dispositivo no depende de una amplia infraestructura de servidores.
- Latencia: TinyML ofrece resultados instantáneos al no tener que realizar ningún tipo de transferencia de datos. Asegurando la correcta experiencia de usuario.
- Sin dependencia de conexión: En otras tecnologías, cuando exista una ruptura con la conexión, no es posible continuar trabajando. TinyML, al no tener dependencia con los servidores, permite continuar trabajando en condiciones de normalidad.