Edge AI & Sensores Avanzados
Edge AI es el despliegue de inferencia de aprendizaje automático directamente en dispositivos embebidos — microcontroladores, FPGA y unidades de procesamiento neuronal (NPU) — sin enviar datos a la nube. Esto permite decisiones en tiempo real con latencia inferior a 10 ms, privacidad total y operación en entornos desconectados.
Plataformas Hardware para Edge AI
| Plataforma | TOPS/GOPS | Potencia | Aplicación típica |
|---|---|---|---|
| STM32H7 + X-CUBE-AI | ~0,5 GOPS | 300 mW | Fusión de sensores, detección de anomalías |
| Nordic nRF5340 + Edge Impulse | ~0,1 GOPS | 5 mW | Reconocimiento de voz, actividad |
| NXP i.MX RT1170 | ~1 GOPS | 500 mW | Clasificación de audio, mantenimiento predictivo |
| NVIDIA Jetson Orin Nano | 40 TOPS | 7–15 W | Visión por computadora, multi-cámara |
| Xilinx Zynq UltraScale+ (DPU) | 4,1 TOPS (INT8) | 5–25 W | Visión determinista en tiempo real |
Frameworks y Herramientas
- TensorFlow Lite Micro — Modelos cuantizados en MCU Cortex-M
- ONNX Runtime — Inferencia multiplataforma
- Edge Impulse — Plataforma TinyML end-to-end
- Vitis AI — Compilación DNN para targets Xilinx DPU
Todas las soluciones Edge AI de Inovasense cumplen con el RGPD (Art. 25 — protección de datos desde el diseño). Contáctenos para su proyecto Edge AI.
Frequently Asked Questions
What is Edge AI?
Edge AI refers to running artificial intelligence algorithms directly on edge devices — sensors, cameras, microcontrollers — without sending data to the cloud. Inovasense deploys on-device AI inference on ultra-low-power hardware for real-time decision-making.
What are the benefits of Edge AI over Cloud AI?
Edge AI provides lower latency (real-time), enhanced privacy (data stays on device), reduced bandwidth costs, and higher reliability (no internet dependency). It is ideal for industrial monitoring, autonomous systems, and defense applications.
What hardware does Inovasense use for Edge AI?
We design custom hardware using MCUs, NPUs, FPGAs, and specialized AI accelerators optimized for TinyML and on-device inference, supporting frameworks like TensorFlow Lite and ONNX Runtime.