Sir Airffic GoEsto conecta con los móviles y las videoconsolas, así que piensa en ejemplos del día a día.
¿Por qué calcular en el propio aparato?
Para esquivar obstáculos en pleno vuelo, el tiempo entre ver y decidir tiene que ser muy corto. No hay tiempo para enviar los datos a la nube y esperar.
Además, los drones deben volar donde la radio no llega o sufre interferencias. Por eso las decisiones críticas se ejecutan en el chip del propio aparato. Esto es la IA en el borde (edge AI).
Un presupuesto estricto de batería y peso
Cuanto más pesa un dron, menos tiempo vuela. Cuanta más energía consume el ordenador, menos tiempo vuela también.
Los chips que hacen el mismo trabajo con menos electricidad valen más para un dron. La cifra clave no es la velocidad máxima, sino el cálculo por vatio.
Sir Airffic GoCuando compares chips, no elijas sin más el más rápido. Busca una velocidad que cuide la batería.
Los fabricantes de chips venden toda la caja de herramientas
NVIDIA ofrece los ordenadores compactos de IA Jetson junto con software de robótica y simuladores. Cuando los desarrolladores aprenden esas herramientas, cambiar de chip se vuelve más difícil.
Qualcomm lleva a las plataformas de desarrollo de drones los chips de bajo consumo y las comunicaciones que perfeccionó en los móviles.
Las empresas de chips quieren adueñarse de la plataforma de desarrollo, no solo vender piezas: algo parecido a la relación entre Windows e Intel en la era del PC.
Qué cambia con los modelos fundacionales
Los grandes modelos que entienden imágenes y lenguaje todavía pesan demasiado para la mayoría de los chips de drones.
Lo esperable es un reparto: reducir los modelos para que funcionen a bordo, dejar las decisiones urgentes en el aparato y enviar las más lentas a tierra o a la nube.
Decidir dónde se ejecuta cada cálculo es justo la costura entre el cerebro de a bordo y el SO del espacio aéreo: una gran oportunidad para las plataformas de operaciones.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA en el borde (edge AI)?
Ejecutar la IA en el propio dispositivo —un dron o una cámara— en lugar de en servidores en la nube, lo que reduce el efecto de los retrasos y cortes de la red.
¿Qué chips de IA usan los drones?
Por ejemplo, la serie Jetson de NVIDIA, las plataformas Flight/RB de Qualcomm y los chips de cámara de Ambarella. Empresas como ModalAI fabrican módulos de cálculo específicos para drones sobre ellos.