Qué es Tiny Machine Learning y por qué pagan hasta 190.000 dólares en empresas de tecnología

Esta tecnología es clave para el desarrollo de la inteligencia artificial aplicada para los consumidores

Juan Ríos

Infobae

La intersección entre la inteligencia artificial y los dispositivos está cambiando en medio del auge de esta tecnología, lo que ha llevado a la creación de un nuevo concepto y una profesión: Tiny Machine Learning, o TinyML.

Esta tecnología emergente permite la integración de capacidades de aprendizaje automático en microcontroladores pequeños y de bajo consumo, marcando un hito en la evolución de la computación distribuida y la inteligencia artificial aplicada.

Plataformas de empleo como Indeed y Talent, cuentan con ofertas de empresas que buscan profesionales con habilidades en esta tecnología y los pagos van desde 150.000 hasta 190.000 dólares por año.

Qué es Tiny Machine Learning

TinyML se refiere a la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en dispositivos microcontrolados de pequeño tamaño y bajo consumo energético.

Las empresas creen que esta tecnología puede ayudarles a desarrollar software y hardware para dispositivos y servicios pequeños. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Estos dispositivos, presentes en una variedad de productos, desde electrodomésticos inteligentes hasta herramientas industriales, permiten realizar tareas complejas de manera autónoma y local, sin depender de conexiones constantes a la nube. Esta capacidad transforma fundamentalmente la forma en que interactuamos con la tecnología en nuestra vida diaria.

Por ese motivo el potencial de TinyML diverso. En el ámbito del consumidor, productos como los asistentes de voz como Alexa y Google Home son ejemplos comunes de cómo el reconocimiento de voz activado por palabras clave utiliza TinyML para operar de manera eficiente y rápida sin la necesidad de conectividad constante a internet.

Además, los electrodomésticos inteligentes pueden optimizar el consumo de energía y mejorar la experiencia del usuario gracias a algoritmos de aprendizaje automático integrados.

En el sector industrial, TinyML se utiliza para aplicaciones avanzadas como el mantenimiento predictivo. Esto implica la capacidad de monitorear en tiempo real el funcionamiento de maquinaria compleja y detectar posibles fallas antes de que ocurran, lo que no solo reduce costos de mantenimiento, sino que también minimiza tiempos de inactividad, mejorando así la eficiencia operativa.

Las empresas creen que esta tecnología puede ayudarles a desarrollar software y hardware para dispositivos y servicios pequeños. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Estos casos de uso han permitido que esta tecnología tenga una desarrollo en temas como algoritmos, abarcando avances en software y hardware, que ya están implementando algunas empresas y por lo que están buscando profesionales especializados.

Oportunidades profesionales en TinyML

El crecimiento de TinyML ha generado una creciente demanda de profesionales con habilidades especializadas en este campo. Las empresas están buscando ingenieros y desarrolladores con experiencia en el diseño, implementación y optimización de modelos de aprendizaje automático para dispositivos embebidos.

Las habilidades en TinyML no solo son valoradas por su capacidad para innovar en productos existentes, sino también por su potencial para desarrollar nuevas aplicaciones y soluciones que transformen industrias enteras.

Según Vijay Janapa Reddi, profesor asociado de Harvard y cofundador de MLCommons, “el valor para el usuario final con TinyML es notablemente alto”. El docente destaca que la accesibilidad y el bajo costo de las tecnologías de hardware y software han democratizado el acceso al aprendizaje automático embebido, impulsando así la adopción y expansión de TinyML en diversas áreas.

Las empresas creen que esta tecnología puede ayudarles a desarrollar software y hardware para dispositivos y servicios pequeños. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Las empresas están cada vez más conscientes de los beneficios estratégicos que TinyML puede ofrecer. Además de mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del usuario, la implementación de esta tecnología puede conducir a reducciones significativas en costos operativos y de mantenimiento.

Por ejemplo, en el sector manufacturero, la capacidad de predecir fallos en maquinaria permite programar mantenimientos preventivos en lugar de correctivos, evitando así pérdidas de producción y costosas reparaciones.

Además de los beneficios operativos y económicos, TinyML también abre nuevas oportunidades en términos de innovación y diferenciación competitiva. Las empresas que adoptan y dominan esta tecnología pueden posicionarse como líderes en sus respectivos sectores al ofrecer productos y servicios más inteligentes, eficientes y adaptables a las necesidades del mercado actual.

Ante la creciente demanda de habilidades en TinyML, instituciones educativas y plataformas de aprendizaje en línea han desarrollado programas específicos para capacitar a profesionales en este campo emergente.

Uno de esos casos es el programa de Certificado Profesional de Harvard en TinyML ofrece formación integral en fundamentos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y sistemas embebidos, preparando a los estudiantes para enfrentar desafíos reales y aprovechar oportunidades de carrera.