TINYML:INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN DISPOSITIVOS CON RECURSOS LIMITADOS

TinyML permite ejecutar inteligencia artificial en dispositivos muy pequeños, como sensores y microcontroladores, sin necesidad de conexión a internet. Esto mejora la privacidad, la velocidad y el consumo energético, haciéndolo ideal para salud, agricultura y hogares inteligentes. Solo se necesita hardware económico como Arduino o ESP32 y herramientas accesibles como Edge Impulse. Es una tecnología práctica, de bajo costo, y abierta a estudiantes, profesionales y emprendedores. 

[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] TINYML: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN DISPOSITIVOS CON RECURSOS LIMITADOS

¿Qué es TinyML?

TinyML (Tiny Machine Learning) ejecuta modelos de aprendizaje automático en dispositivos muy pequeños, como microcontroladores, que tienen poca memoria y potencia. Son los cerebros de cosas como termostatos inteligentes, relojes deportivos o sensores en fábricas. Antes, este tipo de inteligencia solo era posible en la nube o en computadoras potentes. Ahora, gracias a TinyML, podemos hacer que un sensor “piense” por sí mismo, sin depender de internet ni de un servidor.

¿Por qué es importante?

TinyML es importante porque lleva la IA a lugares donde antes no era posible. Los dispositivos pueden procesar datos directamente, sin enviar información a la nube, lo cual tiene muchas ventajas. Estas son las más importantes:

• Privacidad: los datos no salen del dispositivo.

• Velocidad: las decisiones se toman al instante, sin esperar.

• Ahorro de energía: ideal para funcionar con pilas durante meses.

• Bajo costo: no requiere servidores ni conexiones complejas.

¿Dónde se usa y qué se necesita?

TinyML ya se está aplicando en muchas áreas de la vida diaria; como en salud donde se usan sensores que monitorean la respiración o detectan caídas en personas mayores, y lo mejor es que empezar es más fácil de lo que parece.También en la agricultura ya que hay dispositivos que avisan si una planta necesita agua o si hay plagas en los cultivos y en los hogares inteligentes, podemos tener sensores que escuchan sonidos extraños o detectan movimiento para alertarnos de una posible intrusión.

Para crear este tipo de soluciones, solo necesitas algunos elementos básicos:

Hardware más usado:

• Arduino Nano 33 BLE Sense: ideal para empezar, ya que incluye sensores integrados (luz, movimiento, sonido, temperatura).

• ESP32: potente, barato y con conectividad Wi-Fi/Bluetooth.

• Raspberry Pi Pico: económico y flexible, aunque requiere algunos componentes externos.

Software que te facilita el trabajo:

• Edge Impulse: una plataforma muy visual, pensada para principiantes y profesionales.

• TensorFlow Lite for Microcontrollers: permite usar modelos de IA pequeños en dispositivos de bajo consumo.

• Arduino IDE: para programar fácilmente placas como el Arduino Nano.

CONCLUSIÓN

TinyML está abriendo la puerta a una nueva generación de dispositivos inteligentes: pequeños, rápidos, privados y accesibles. Es una tecnología ideal para quienes quieren llevar la IA más allá de las pantallas y los servidores. Si tienes una idea creativa, algo de tiempo, y un dispositivo barato, puedes empezar hoy mismo a crear soluciones inteligentes que viven dentro del propio objeto.

Autora: Ana Maquera