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La integración de IA incorporada, que combina inteligencia artificial con sistemas empotrados, permite a los dispositivos procesar datos y tomar decisiones de manera local. Esta tecnología mejora la eficiencia, reduce la latencia y optimiza la experiencia del usuario en diversos sectores industriales y de consumo. En este artículo exploraremos qué es la IA incorporada, y destacaremos los beneficios de utilizar MATLAB y Simulink para este propósito.
¿Qué es la IA incorporada?
La IA incorporada se refiere a la integración de capacidades de inteligencia artificial directamente en sistemas incorporados, tanto en aplicaciones de señal como de visión. Estos sistemas, presentes en sectores como automotriz, aeroespacial, y electrónica de consumo, están diseñados para funciones específicas dentro de sistemas más grandes. Los sistemas empotrados tienen restricciones de computación en tiempo real y están optimizados para tareas particulares, a menudo con recursos limitados como memoria y potencia de procesamiento.
Ventajas de MATLAB y Simulink para IA incorporada
MATLAB y Simulink proporcionan herramientas completas y versátiles para diseñar, simular, probar, verificar e implementar algoritmos de IA incorporada. Estas herramientas son fundamentales para desarrollar sistemas complejos como robots de inspección de calidad mejorados con aprendizaje profundo o sistemas de control que utilizan sensores virtuales para estimación de temperatura.
Beneficios Clave
Algunos de los beneficios clave de utilizar MATLAB y Simulink para IA incorporada incluyen:
- Simulación y Pruebas: Permite la integración y evaluación de modelos de aprendizaje automático en sistemas Simulink, facilitando pruebas en procesador en bucle (PIL) o en hardware en bucle (HIL).
- Integración con Python: Importación y exportación sencilla de modelos de aprendizaje profundo entre MATLAB, PyTorch, TensorFlow y ONNX.
- Generación de Código: Capacidad para generar código fuente en C/C++ para CPUs y microcontroladores, y en CUDA para GPUs NVIDIA, así como código Verilog y VHDL para FPGAs y SoCs.
- Verificación y Validación: Herramientas para verificar la robustez de redes neuronales profundas y aplicar técnicas de IA explicativa en industrias críticas como automotriz y aeroespacial.
