Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Edge AI
Procesamiento de inteligencia artificial directamente en los dispositivos IoT para reducir la latencia y la dependencia de la nube.
TinyML
Despliegue de modelos de aprendizaje automático en microcontroladores con recursos de memoria y cálculo extremadamente limitados.
Detección de anomalías IoT
Identificación automática de comportamientos inusuales o fallos en los flujos de datos de sensores en tiempo real.
Fusión multisensorial
Combinación inteligente de datos provenientes de múltiples sensores para mejorar la precisión y robustez de los análisis.
Aprendizaje federado en IoT
Entrenamiento distribuido de modelos de ML en dispositivos IoT sin centralizar los datos brutos para preservar la confidencialidad.
Optimización energética de IA
Técnicas para minimizar el consumo de energía de los modelos de IA en dispositivos IoT alimentados por batería.
Procesamiento inteligente de señales
Aplicación de la IA para filtrar, eliminar ruido y extraer información relevante de las señales brutas de los sensores.
Mantenimiento predictivo IoT
Uso de la IA para anticipar fallos de equipos analizando datos de sensores conectados.
IoT cognitivo
Sistemas IoT capaces de aprender, razonar y adaptarse automáticamente a su entorno sin intervención humana.
Cuantificación de modelos IoT
Compresión de modelos de deep learning reduciendo la precisión numérica para adaptarlos a las restricciones de los dispositivos IoT.
Aprendizaje en línea IoT
Adaptación continua de modelos ML directamente en los dispositivos IoT a medida que llegan nuevos datos.
Seguridad de IA en IoT
Protección de modelos y datos de IA en ecosistemas IoT contra ataques y compromisos.
Agregación inteligente de datos
Técnicas de compresión que preservan la información crítica durante la transmisión de datos de sensores a la nube.
Procesamiento de flujo en tiempo real
Análisis continuo e instantáneo de datos de sensores para tomar decisiones en tiempo real en dispositivos IoT.
Actualización continua de modelos IoT
Despliegue automatizado y progresivo de nuevas versiones de modelos de ML en redes de dispositivos IoT distribuidos.