Cuando estuvimos hace unas semanas en una Refinería (en la que he pasado trabajando la mayor parte de mi vida) nos expresaron su interés en disponer de muchos cacharritos de IoT para mejorar su operación. El mayor problema, como casi siempre en estas tecnologías de la información, es la autonomía de los mismos ya que una duración de 3 años que podría ser más que suficiente para un uso particular para una Planta industrial con decenas de miles de dispositivos es un problema grave cuando les toque sustituir las baterías.

Por otra parte nos estamos (mal)acostumbrado a desarrollar modelos muy complicados de Deep Learning aprovechando la potencia de potentes GPU o incluso de computación en la nube utilizando clúster. Esto también dificulta el uso de estos modelos en aplicaciones en tiempo real debido a la latencia de las comunicaciones aparte de la congestión del espectro de radiofrecuencia que os podéis imaginar que se producirá con las decenas de miles de dispositivos IoT hablando entre ellos.

De ahí que nos haya interesado tanto este Solar Powered AI que tan solo necesita microjulios para funcionar y comunicarse entre los diferentes dispositivos que puede estar localizados a decena de kilómetros entre sí.

Por otra parte, utilizando su propia tecnología de Redes neuronales convolucionales binarias son capaces de multiplicar por diez la velocidad, por 30 la eficiencia energética o reducir en 15 veces las necesidades de memoria con lo que es posible ejecutar aplicaciones de Deep Learning en el borde (EDGE) con todas las ventajas que ello representa.

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