Más de 10 mil millones de dispositivos de Internet de las cosas (Internet of Things) (IoT) ya nos rodean en nuestra vida cotidiana. Su extraordinario crecimiento se acelerará aún más con el lanzamiento (rollout) de 5G; se cree que habrá más de 64 mil millones de dispositivos IoT ( IoT devices) en todo el mundo para 2025.

Junto con el crecimiento de IoT, la inteligencia artificial (artificial intelligence; IA) ha surgido como el próximo fenómeno tecnológico.

Naturalmente, era solo cuestión de tiempo (a matter of time) hasta que estas tecnologías se unieran para formar la "inteligencia artificial de las cosas" ("artificial intelligence of things") o "AIoT". Mientras que IoT conecta dispositivos "tontos" ("dumb" devices) a Internet, la inteligencia artificial (artificial intelligence) les da un "cerebro" (brain). Juntos, son capaces de cambiar el mundo tal como lo conocemos.

Por qué necesitamos la " inteligencia artificial de las cosas "

Podría preguntarse por qué el mundo necesita AIoT dada la gran aceptación de la computación en la nube (cloud computing). ¿No podemos simplemente conectar dispositivos a la nube, como hacemos con IoT, y dejar que la nube haga todo el análisis (analysis) y la toma de decisiones (decision-making)? ¿Cuál es el punto de hacer que los dispositivos en sí mismos sean inteligentes (intelligent)?

La respuesta simple es que las capacidades informáticas de la nube (cloud’s compute capabilities) simplemente no pueden escalar proporcionalmente con la gran cantidad de dispositivos conectados (connected devices) que el mundo verá en los próximos años. Además, las redes (networks) que transportan datos entre dispositivos y la nube (transport data back and forth between devices) tienen un ancho de banda limitado (bandwidth-limited). Incluso las redes de comunicaciones (communications networks) más modernas no podrán soportar la explosión de datos creados por los dispositivos. Esto inevitablemente provocará retrasos inaceptables en cualquier decisión que se tome en la nube.

Las aplicaciones como los automóviles autónomos (autonomous cars), donde la seguridad (safety) es primordial, simplemente no pueden permitirse el lujo de verse restringidas por una conectividad poco confiable (unreliable connectivity), alta latencia (high latency) y bajo ancho de banda (low bandwidth) cuando necesitan tomar decisiones casi instantáneas basadas en el entorno cambiante (changing environment) que las rodea.

Si, por ejemplo, alguien sale a la carretera conduciendo un automóvil a gran velocidad (car at speed), simplemente no hay tiempo suficiente para que los sensores del automóvil (sensors on the car) detecten el peligro, envíe los datos a la nube (si es que hay una conexión ) y espere a que la nube le diga al automóvil que se detenga. La percepción, el razonamiento y la acción deben realizarse dentro del propio automóvil para ahorrar tiempo.

Pero además de los vehículos autónomos (autonomous vehicles), ¿qué otras aplicaciones podría revelar AIoT?

La fabricación (manufacturing) es otra industria que se beneficiará enormemente del AIoT. La interacción de voz compleja de campo lejano (complex far-field voice interaction), por ejemplo, transformará casi todas las partes de un proceso de fabricación (manufacturing process). Los operadores de máquinas (machine operators) usarán su voz en lugar de buscar y presionar el "botón rojo grande" para apagar el equipo en caso de emergencia.

Cuando la higiene (hygiene) es fundamental, las personas podrán operar máquinas sin necesidad de interacción física. Con seguridad, las instalaciones de fabricación (manufacturing facilities) podrían restringir el acceso a ciertas zonas utilizando datos biométricos (biometrics) recopilados de numerosos sensores. Y con el análisis de datos (data analysis), se pueden detectar fallas (faults) en la fabricación y se puede adelantar el mantenimiento de la máquina (machine maintenance), lo que garantiza la máxima eficiencia operativa.

Fundamentalmente, estas aplicaciones requieren una latencia muy baja (ultra-low latency) y la mayor seguridad posible, además de la naturaleza intensiva en computación de las interfaces de voz (voice interfaces). Como tal, la idea de transportar los datos de voz hacia la nube y viceversa simplemente no es viable. Donde la latencia significa ineficiencia (inefficiency) y la ineficiencia cuesta dinero, las interfaces de voz deben construirse en AIoT, no en la nube.

La atención médica doméstica (domestic healthcare) es otro sector que podría beneficiarse significativamente de AIoT. Los dispositivos habilitados para AIoT (AIoT-enabled devices), que serían capaces de monitorear cosas como la frecuencia cardíaca (heart rate) y los patrones de respiración (breathing patterns), podrían identificar de manera preventiva cualquier incidente de salud antes de que ocurra. Con el tiempo, los datos de estos incidentes podrían compartirse directamente con un médico de cabecera (GP) o con un hospital: un registro vivo de su salud o la de su familia que ayudaría a los profesionales de la salud a brindarle la atención adecuada (right care) en el momento adecuado.