Meshtastic es una red de malla que utiliza radio LoRa para comunicar dispositivos a larga distancia sin depender de la infraestructura móvil convencional. En los últimos meses se ha explorado cómo combinar esta red descentralizada con modelos de lenguaje que proporcionen respuestas útiles incluso cuando la mayoría de nodos está completamente offline. La idea central consiste en que un único nodo en la red mantenga acceso a internet o ejecute un modelo local para procesar preguntas y generar respuestas. Esto abre un abanico de posibilidades en expediciones, tareas de rescate, actividades técnicas y situaciones donde la infraestructura de telecomunicaciones está deteriorada o se encuentra saturada.

Meshtastic explicado con calma

El funcionamiento de Meshtastic se basa en las capacidades de la modulación LoRa, especialmente adecuada para enlaces de largo alcance con tasas de transmisión reducidas. En escenarios normales se obtienen distancias de varios kilómetros, pero en condiciones excepcionales se han registrado enlaces de más de trescientos kilómetros, recogidos en la documentación comunitaria y en recursos como Wikipedia. En una red Meshtastic cada nodo actúa como repetidor, permitiendo que los mensajes avancen entre saltos hasta llegar a su destino sin necesidad de un servidor central que coordine la comunicación. Esta arquitectura distribuida sostiene la red incluso cuando algún nodo se cae o cuando los niveles de señal se encuentran próximos a los límites operativos de los chips SX1262, que pueden trabajar con sensibilidades próximas a –137 dBm.

Este tipo de hardware se ha popularizado por su bajo consumo energético, su coste reducido y su capacidad para funcionar de forma autónoma. De ahí que se haya planteado extender su utilidad incorporando un modelo de lenguaje accesible desde el propio mesh, de modo que cualquier usuario pueda obtener definiciones, explicaciones, cálculos o respuestas breves.

ChatGPT dentro de una red sin internet

La integración más difundida consiste en dedicar un nodo conectado a un ordenador para actuar como puente hacia ChatGPT. La guía publicada en Adrelien describe cómo un script en Python recibe los mensajes que se envían por LoRa, identifica aquellos que empiezan por un prefijo acordado y los transforma en peticiones dirigidas a la API de OpenAI. Tras procesarlos, el propio script reformatea la respuesta para ajustarla a la limitada capacidad de los mensajes LoRa y la devuelve a la red mesh.

Este enfoque tiene la ventaja de que los nodos remotos no requieren acceso a internet. Todo el flujo depende de un único dispositivo que actúa como puerta de enlace. Dicho dispositivo no necesita ser especialmente potente, ya que solo ejecuta una pequeña aplicación Python que envía y recibe texto. El modelo más habitual es GPT-4o-mini por su equilibrio entre coste y tiempo de respuesta.

Modelos locales: RPi o miniPC Intel N150 como alternativa en emergencias

Sin embargo, para escenarios de emergencia donde lo primero que suele caer es la infraestructura de internet, esta arquitectura basada en API tiene un punto débil evidente. Por este motivo ha ganado fuerza la idea de sustituir el acceso a la nube por un modelo de IA funcionando de forma totalmente local dentro de la red mesh.

Aquí aparecen opciones como una Raspberry Pi 5 o un miniPC con procesador Intel N150, un chip muy eficiente que ofrece suficiente capacidad para ejecutar modelos ligeros en local. Con motores como Ollama o LM Studio es posible usar modelos open-source como Llama 3, Mistral 7B, Phi-3 o Qwen, todos ellos capaces de funcionar sin conectividad. Estos modelos, cuando se ejecutan cuantizados en Q4 o Q5, suelen requerir entre 4 y 10 GB de RAM y logran velocidades razonables de generación, por ejemplo entre 5 y 15 tokens por segundo en un miniPC N150. La Raspberry Pi 5, aunque menos potente, también puede ejecutar modelos pequeños de 3B a 4B, lo que permite ofrecer respuestas rápidas y útiles dentro del mesh.

En este entorno, el miniPC sustituye la llamada a la API por inferencia directa sobre el modelo instalado. La arquitectura es similar: el nodo Meshtastic conectado por USB entrega las consultas al miniPC, este las procesa mediante el modelo local y envía la respuesta a través de LoRa. El sistema se convierte así en un entorno completamente autosuficiente, capaz de funcionar incluso con alimentación solar y baterías externas.

Detalles técnicos de la arquitectura

La solución final, tanto si se usa un modelo en la nube como un modelo local, combina el protocolo protobuf de Meshtastic con un motor de generación de lenguaje. El script Python actúa como intermediario y gestiona las peticiones de forma asíncrona. LoRa, con anchos de banda habitualmente entre 125 y 250 kHz, impone restricciones en la cantidad de texto que puede enviarse sin generar fragmentación excesiva. Por ese motivo la respuesta debe ser compacta. La limitación de unos doscientos cuarenta caracteres obliga a que el modelo genere mensajes densos desde el principio o que el sistema posterior aplique un truncado inteligente para mantener coherencia y evitar pérdidas de semántica.

El comportamiento del mesh influye mucho en el resultado. Con factores de expansión altos como SF12 la latencia aumenta notablemente y las colisiones se vuelven más probables si varios nodos hablan con frecuencia. Un servidor de IA local —ya sea RPi o N150— debe lidiar con estos tiempos, organizar su cola interna de mensajes y sincronizar la entrega para no saturar el canal LoRa. Aun así, en pruebas reales el sistema mantiene latencias aceptables cuando el tráfico no es excesivo y la potencia de transmisión se ajusta a valores suficientes para evitar retransmisiones.

Configuración práctica sin recurrir a listas

El proceso de puesta en marcha depende de si se usa IA en la nube o IA local. En el primer caso solo se necesita conectar un nodo Meshtastic por USB a un ordenador, instalar el script y proporcionar la API key. En el segundo, el miniPC o la RPi deben alojar un motor como Ollama, descargar el modelo a usar e indicar al script que redirija las consultas hacia ese modelo local en lugar de usar la API externa. En ambos casos se define un prefijo de consulta, se inicializa el programa y la red queda lista para recibir peticiones.

Recursos como Mesh-AI en GitHub muestran implementaciones ampliadas donde se combinan modelos locales, comandos específicos y nuevas capacidades de automatización. Además, plataformas como Telemetry Harbor ofrecen ejemplos de cómo enviar datos a Meshtastic desde sistemas externos y viceversa, lo que permite extender aún más el ecosistema.

¿Para qué sirve realmente esta integración?

En entornos remotos, disponer de un asistente capaz de responder preguntas técnicas es una ayuda valiosa. Equipos de rescate pueden solicitar recordatorios de protocolos, excursionistas pueden obtener explicaciones de primeros auxilios y técnicos de campo pueden resolver dudas sin salir del perímetro operativo de la red mesh. Si el modelo funciona localmente en un miniPC N150, la red se vuelve independiente, una ventaja decisiva en emergencias donde la conectividad suele ser inestable o inexistente.

Además, la integración es ideal para talleres educativos, actividades universitarias o demostraciones de redes descentralizadas. La capacidad de pedir una definición y verla aparecer en cualquier nodo conectado con alcance LoRa convierte a Meshtastic en un entorno didáctico atractivo para comprender cómo interactúan los sistemas distribuidos y la inferencia de lenguaje natural.

Reflexiones finales

La combinación de Meshtastic, un miniPC como la RPi o el Intel N150 y un modelo de IA local constituye una opción sólida para quienes necesitan comunicación resiliente en entornos sin infraestructura. Aunque los modelos locales pequeños no alcanzan el nivel de los grandes alojados en la nube, ofrecen respuestas suficientemente útiles para guías técnicas, cálculos rápidos o información contextual. El enfoque preserva la autonomía del mesh, reduce la dependencia externa y permite que la red siga operativa incluso en eventos adversos donde la conectividad convencional falla. Es una propuesta que combina eficiencia energética, modularidad y un grado notable de autosuficiencia operativa.