Edge AI vs. Cloud AI: conoce sus diferencias y elige el mejor enfoque para tu proyecto de IA

14 de junio de 2023

Como vimos en un artículo anterior, Edge AI y Cloud AI son dos enfoques diferentes para implementar desarrollos de Inteligencia Artificial o modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).

Muy brevemente,

  • Cloud AI almacena y procesa los datos en plataformas o servidores Cloud donde se ejecutan los algoritmos y modelos de Inteligencia Artificial.
  • Edge AI capta o recibe los datos y ejecuta los algoritmos y modelos de Inteligencia Artificial en dispositivos locales, como wearables, dispositivos IoT o servidores Edge Computing.

Como cada enfoque tiene sus ventajas y desventajas, la elección de uno u otro modelo dependerá de las necesidades y requisitos del proyecto, contexto, entorno e incluso de la ubicación.

Ventajas de Edge AI

En Edge AI, Inteligencia Artificial fuera de la nube: ventajas, desafíos y usos, veíamos que incluso en entornos con poca cobertura o sin conectividad Edge AI tiene la capacidad de tomar decisiones, ejecutar instrucciones o devolver respuestas o insights en tiempo real. Un factor importante para soluciones IoT críticas como, por ejemplo, los sectores industriales (IIoT), sanitarios (IoMT) o en movilidad.

Esto es posible porque los dispositivos Edge son capaces de capturar, procesar y analizar los datos de forma local, cerca de donde se generar o necesitan esos datos. Por ejemplo, en fábricas, oficinas, hospitales, explotaciones agrarias… Sin necesidad de enviar grandes cantidades de información a servidores remotos o a plataformas Cloud. Incluso sin depender de una conexión permanente de banda ancha o de baja latencia.

Además, Edge AI ofrece ventajas adicionales:

  • Al procesar y almacenar los datos en el dispositivo se reduce el riesgo de que sean interceptados o almacenados por terceros. También reduce su exposición durante su transmisión o almacenamiento. Esto suele dar un mayor control sobre los datos y más facilidad para cumplir con las normativas locales de protección y residencia de los datos o de privacidad.
  • Ahorro de costes operativos, ya que solo se envían a la nube los datos más relevantes o ya procesados. Esto normalmente requiere menos potencia de cómputo y de espacio de almacenamiento en Cloud.
  • Los dispositivos Edge AI pueden configurarse y programarse en función de las necesidades del proyecto con un coste relativamente bajo, lo que permite personalizarlos y adaptarlos a la solución para que sean más eficientes.

Desventajas de Edge AI

En general los dispositivos Edge AI tienen una capacidad limitada para procesar y almacenar datos. Algunas tácticas —como la optimización de algoritmos o el uso de procesadores ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) aplicados a Inteligencia Artificial— permiten mejorar su rendimiento. Aun así su capacidad es limitada comparado con los recursos virtualmente ilimitados que ofrecen las plataformas Cloud.

Esta característica puede suponer una limitación en la complejidad de los modelos de aprendizaje automático y de los algoritmos de Inteligencia Artificial que se pueden ejecutar en los dispositivos Edge AI. Sobre todo en el caso de dispositivos como wearables o sensores IoT que funcionan con batería. La ejecución de algoritmos puede consumir mucha energía, mermando su autonomía.

Además, conviene tener en cuenta que:

  • Incorporar capacidades de Inteligencia Artificial o de aprendizaje automático en dispositivos diseñados específicamente puede suponer un mayor coste de hardware en comparación con dispositivos o sensores IoT equivalentes sin esta capacidad.
  • Por el mismo motivo estos dispositivos suelen requerir un mayor mantenimiento, tanto a nivel de hardware como de software, para garantizar que se mantienen actualizados y operativos.
  • Aunque como hemos visto almacenar y procesar datos de manera local tiene ventajas, los dispositivos Edge AI también son vulnerables y susceptibles de sufrir ataques y violaciones de seguridad o privacidad, y sus datos quedar expuestos para un atacante. La encriptación o la ofuscación ayudan a proteger los datos almacenados en dispositivos Edge AI.

Ventajas de Cloud AI

Escalabilidad, capacidad o accesibilidad son algunos de los principales atributos y ventajas de Cloud. Cloud AI es capaz de procesar y almacenar grandes cantidades de datos (incluso ingentes) adaptándose a las necesidades y volúmenes.

Cloud AI, además:

  • Suele utilizar plataformas conocidas, con abundantes recursos formativos e informativos. Esto agiliza el despliegue de modelos de Inteligencia Artificial a través de interfaces intuitivas y herramientas de entrenamiento y despliegue que simplifican su implementación.
  • Por este motivo la implementación de soluciones de Inteligencia Artificial en la nube puede ser más sencilla y menos costosa que la implementación de soluciones de Edge IA sobre hardware propio. La nube permite a las empresas pagar solo por los recursos que necesitan (‘pago por uso’), lo que ahorra costes en infraestructura, mantenimiento y personal.
  • Es accesible desde cualquier lugar y en cualquier momento, siempre que se tenga una conexión a Internet. Esto permite el acceso remoto y en tiempo real a los datos procesados, y facilita la integración con otras aplicaciones y procesos de negocios ya existentes.
  • Además, las actualizaciones automáticas de hardware y software que proporcionan los proveedores de Cloud garantizan que las soluciones Cloud IA se ejecutan sobre plataformas que están al día y con las últimas actualizaciones de seguridad.

Desventajas de Cloud AI

  • La disponibilidad y la latencia (el tiempo que tardan en enviarse y recibirse los datos que se intercambian entre el dispositivo y la nube) puede suponer un problema para aplicaciones que requieren una respuesta en tiempo real
  • El consumo de los recursos que pueden requerir el procesamiento de datos y el aprendizaje automático puede ser alto, incrementando los costes operativos.
  • Enviar datos e información hacia las plataformas Cloud puede plantear riesgos, incumplimiento normativo e incluso la exposición de los datos. Sobre todo cuando se trata de datos sensibles que se envían a plataformas Cloud de terceros en regiones extrafronterizas.
  • Las aplicaciones de Cloud AI requieren una conexión a internet robusta y capaz, lo que puede ser un obstáculo en entornos o áreas con conectividad limitada, con poco ancho de banda o sin conexión ni cobertura.

Diferencias en la seguridad: riesgos y desafíos

Como hemos visto, en cualquiera de los dos enfoques implica riesgos y desafíos sobre la seguridad de los datos

En este sentido, en Edge AI cabe destacar:

  • Los dispositivos Edge, al estar ubicados en entornos físicos accesibles, pueden ser más propensos a ataques físicos, incluyendo el robos, roturas o manipulación.
  • Los datos almacenados y procesados en dispositivos Edge también son potencialmente vulnerables a ataques de interceptación durante la transmisión o el almacenamiento de los datos en el dispositivo.
  • La diversidad y cantidad de dispositivos Edge, o los desarrollos propios, pueden dificultar las actualizaciones de seguridad, dejándolos vulnerables frente a posibles amenazas.
  • Las limitaciones mencionadas de los dispositivos Edge también pueden dificultar la implementación de medidas de seguridad sofisticadas, como la encriptación de extremo a extremo o la identificación biométrica.

Riesgos y desafíos de seguridad en Cloud AI:

  • Depende de los proveedores de servicios Cloud la implementación de medidas de seguridad adecuadas para evitar el robo o la fuga de datos o las violaciones de seguridad.
  • En algunos casos, los datos sensibles pueden estar sujetos a regulaciones específicas sobre la ubicación y residencia de los datos. Si los proveedores de la nube no cumplen con estas regulaciones puede existir el riesgo de incumplimiento normativo.
  • Al utilizar servicios en la nube de terceros, las políticas de seguridad y de privacidad en lo que se refiere a la protección de los datos depende del proveedor de Cloud.
  • El tiempo que requiere transmitir datos hacia y desde la nube (latencia) puede crear retardo, lo que puede ser problemático para aplicaciones que requieren respuestas en tiempo real. Además, la falta de conectividad o las interrupciones pueden afectar a la disponibilidad y el acceso a los servicios en la nube.

¿En qué casos es más adecuado Edge AI? ¿En qué casos es mejor Cloud AI?

La elección entre Edge AI y Cloud AI dependerá en gran medida del caso de uso específico. También de factores como la disponibilidad de conectividad, la escalabilidad o la sensibilidad de los datos.

En general Edge AI es muy adecuado en situaciones donde se requiere una respuesta en tiempo real o donde la conectividad de red es limitada.

Por ejemplo,

  • En entornos industriales Edge AI permite procesar datos de sensores en tiempo real, sin latencia para no interferir en el proceso de producción.
  • En la atención médica Edge AI puede procesar información de los pacientes sin que los datos médicos salgan del perímetro hospitalario y proporcionar una respuesta inmediata, lo que puede ser vital en situaciones críticas.
  • En robots autotripulados, vehículos autónomos, drones o AGV (Automatic Guided Vehicle o robots móviles).

Cloud AI, por otro lado, es más adecuado en situaciones donde es esencial la escalabilidad para manejar grandes volúmenes de datos.

Por ejemplo,

  • En empresas de logística o comercio electrónico Cloud AI permite procesar y analizar con eficiencia grandes cantidades de información, tanto de usuarios como de clientes y de transacciones.
  • En el sector bancario el análisis de riesgos y la detección de fraudes requieren procesar grandes cantidades de datos para encontrar patrones complejos y detectar operaciones sospechosas de fraude.
  • En servicios como la traducción automática o el reconocimiento de voz donde Cloud AI tiene la capacidad de realizar análisis y comprensión del lenguaje a gran escala, lo que mejora la precisión y la calidad de las respuestas.

Algunas aplicaciones requerirán una respuesta inmediata y una menor dependencia de la conectividad de red, mientras que otras requerirán una mayor capacidad de procesamiento y análisis de datos.

Consideraciones éticas: una necesidad común para ambos enfoques/h2>

Tanto en Edge AI como en Cloud AI es fundamental considerar la seguridad y la privacidad de los datos.

  • En el caso de Edge AI es importante garantizar que los datos se protegen adecuadamente en los dispositivos Edge y que no hay riesgos de violación de privacidad o acceso no autorizado.
  • En el caso de Cloud AI es necesario comprobar que los proveedores de servicios Cloud tengan políticas y medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos y cumplir la normativa de protección de datos.

En ambos casos, los desarrollos y modelos de Inteligencia Artificial deben evitar los sesgos y la discriminación. Esto puede ocurrir porque los datos que se han utilizado para entrenar los modelos están sesgados. También porque los algoritmos introducen por sí mismos sesgos involuntarios.

Para evitar los sesgos y la discriminación será necesario realizar pruebas y evaluaciones que identifiquen y resuelvan posibles sesgos, para asegurarse de que los sistemas de IA son justos e imparciales.

Además, la implementación de Inteligencia Artificial, tanto en dispositivos Edge AI como en Cloud AI, requiere una consideración cuidadosa de la responsabilidad y la rendición de cuentas. Es importante definir claramente quién es responsable de los resultados y del funcionamiento de los sistemas de IA. También para establecer mecanismos que permitan abordar cualquier problema o consecuencia de su funcionamiento.

Siempre es importante comprender y saber explicar cómo funcionan los sistemas de Inteligencia Artificial, y cómo toma las decisiones o genera los resultados. Por tanto, es esencial garantizar en cualquier caso la transparencia y explicabilidad de los algoritmos y modelos de Inteligencia Artificial utilizados, sobre todo en ámbitos críticos como la atención médica.

Estas consideraciones éticas de la Inteligencia Artificial deben ser abordadas de manera integral y cuidadosa durante todo el proceso de desarrollo e implementación, independientemente de si el modelo se aplica con un enfoque Edge AI o Cloud AI. El objetivo es garantizar que los modelos de Inteligencia Artificial sean justos, transparentes y explicables, responsables y que respeten la privacidad y los derechos de las personas.

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