{"id":29622,"date":"2021-09-16T11:52:33","date_gmt":"2021-09-16T11:52:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/?post_type=glossary&#038;p=29622"},"modified":"2023-07-07T21:43:46","modified_gmt":"2023-07-07T21:43:46","slug":"tinyml","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/glosario\/tinyml\/","title":{"rendered":"TinyML<span class=\"dashicons \" data-icon=\"\" style=\"color:#000;display:inline;vertical-align:baseline;\"><\/span>"},"content":{"rendered":"<p><strong>TinyML<\/strong> es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que integra diferentes aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tica que son reducidas y que han sido previamente optimizadas. Requieren de soluciones de <strong>pila completa<\/strong> que se encuentran incluidas en arquitecturas, t\u00e9cnicas, herramientas y diferentes enfoques relacionados con el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<p>El objetivo de <strong>TinyML<\/strong> es el de poder realizar un mayor n\u00famero de actividades con menos recursos. Para ello, se utilizan sistemas de baja energ\u00eda, como es el caso de los sensores o de los microcontroladores. La automatizaci\u00f3n de tareas permite aterrizar como una realidad.<\/p>\n<h2>Hasta 2500 millones de dispositivos<\/h2>\n<p>De acuerdo a la estimaci\u00f3n publicada por <strong>ABI Research,<\/strong> para el a\u00f1o 2030 es probable que \u00a0se encuentren alrededor de <strong>2500 millones de dispositivos<\/strong> a trav\u00e9s de esta t\u00e9cnica.\u00a0El principal beneficio que puede proporcionarnos es el de <b>crear dispositivos <a href=\"https:\/\/www.conectasoftware.com\/magazine\/digitalizacion\/que-es-iot-el-internet-de-las-cosas\/\">IoT<\/a> inteligentes. <\/b>Al mismo tiempo que nos permite reducir los costes y popularizar todos los elementos que se desprenden a trav\u00e9s de esta estrategia.<\/p>\n<p>En el caso de la consultor\u00eda especializada <strong>Silent Intelligence, TinyML<\/strong> alcanzar\u00e1 un valor de m\u00e1s de <strong>70.000 millones de d\u00f3lares<\/strong> en t\u00e9rminos de valor econ\u00f3mico durante los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os. Una cifra que demuestra la importancia que esta vertiente tecnol\u00f3gica est\u00e1 alcanzando.<\/p>\n<h2>Elementos diferenciales de TinyML<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Seguridad:<\/strong> <strong>TinyML<\/strong> se caracteriza por no ser necesaria la transferencia de informaci\u00f3n a entornos externos. Por esta raz\u00f3n, la privacidad de todos los datos se encuentra garantizada.<\/li>\n<li><strong>Ahorro de energ\u00eda:<\/strong>\u00a0Al no existir transmisi\u00f3n de datos, se experimenta un importante ahorro en t\u00e9rminos de energ\u00eda y de recursos. Esta situaci\u00f3n es consecuencia de que el dispositivo no depende de una <strong>amplia infraestructura<\/strong> de servidores.<\/li>\n<li><strong>Latencia:<\/strong> <strong>TinyML<\/strong> ofrece resultados instant\u00e1neos al no tener que realizar ning\u00fan tipo de transferencia de datos. Asegurando la correcta experiencia de usuario.<\/li>\n<li><strong>Sin dependencia de conexi\u00f3n:<\/strong>\u00a0En otras tecnolog\u00edas, cuando exista una ruptura con la conexi\u00f3n, no es posible continuar trabajando. TinyML, al no tener dependencia con los servidores, permite continuar trabajando en condiciones de normalidad.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TinyML es una t\u00e9cnica de aprendizaje autom\u00e1tico que integra diferentes aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tica que son reducidas y que han sido previamente optimizadas. Requieren de soluciones de pila completa que se encuentran incluidas en arquitecturas, t\u00e9cnicas, herramientas y diferentes enfoques relacionados con el aprendizaje autom\u00e1tico. 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