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Tiny ML: La nueva revolución en la IoT

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Tiny ML: La nueva revolución en la IoT

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dc.contributor.author Calvete Sanz, Diego
dc.contributor.author Soria Olivas, Emilio
dc.contributor.author Martínez Martínez, José María
dc.contributor.author Gómez Sanchis, Juan
dc.contributor.author Martínez Sober, Marcelino
dc.contributor.author Dimas Martínez, Pedro
dc.contributor.author Barranquero Cardeñosa, Regino
dc.date.accessioned 2022-02-08T09:44:52Z
dc.date.available 2022-02-09T05:45:05Z
dc.date.issued 2021 es_ES
dc.identifier.citation VV.AA. (2021). Tiny ML: La nueva revolución en la IoT Fundació Parc Científic Universitat de València. es_ES
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/10550/81527
dc.description.abstract Unlike artificial intelligence or quantum computing, there is another technological revolution that has appeared in a very subtle way and through the back door. Today no one forgets that everything is connected through a series of sensors that can pick up any type of activity, be it human, industrial, economic or social. This entire interconnected world is known as the Internet of Things. In parallel, the rise of microcontrollers is growing, small electronic devices with very low prices, designed to perform a certain task, or program, within a device, such as embedded or embedded systems, since they are integrated into the devices they control. If the reader looks around, these systems are everywhere. It is expected that by the year 2023, 33,000 million microcontrollers will be sold, with a great economic impact. TinyML bridges the world of low-cost, low-power devices with the field of machine learning and deep learning technologies, enabling on-device sensor data analysis with extremely low power consumption. The advantages are innumerable, from low latency and low energy consumption to reduced bandwidth and greater privacy, characteristics that allow this technology to be applied in various fields, such as predictive maintenance of machinery; health monitoring of vulnerable people or control of diseases transmitted by mosquitoes; the optimization of agriculture and livestock, such as the best use of water or the reduction of the carbon footprint in all processes; automatic species detection to track losses on the planet; or the advances that will make possible the pending smart implementation of smart cities. Assuming the importance of all these dimensions, the Fundació Parc Científic Universitat de València (FPCUV) puts at your disposal this monograph, coordinated by Emilio Soria Olivas, professor and founder of the Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL) research group at the Higher Technical School of Engineering (ETSE) of the Universitat de València, and Mariano Serra Bondia, responsible for the ICT Systems of the FPCUV, which aims to be the first stone of what will surely be a great cathedral in the bibliography on this subject. The work is part of Transforma Difusión, a project that has the support of the Valencian Innovation Agency (AVI). en_US
dc.description.abstract A diferencia de la inteligencia artificial o la computación cuántica, hay otra revolución tecnológica que ha aparecido de una forma muy sutil y por la puerta de atrás. Hoy a nadie se le pasa que todo está conectado mediante una serie de sensores que pueden recoger cualquier tipo de actividad sea humana, industrial económica o social. Todo este mundo interconectado se conoce como Internet de las Cosas. En paralelo, crece el auge de los microcontroladores, los pequeños dispositivos electrónicos con precios muy bajos, diseñados para realizar una determinada tarea, o programa, dentro de un dispositivo, como sistemas embebidos o empotrados, ya que están integrados en los dispositivos que controlan. Si el lector mira a su alrededor estos sistemas están por todas partes. Se prevé que para el año 2023 se vendan 33.000 millones de microcontroladores, con un gran impacto económico. TinyML une el mundo de los dispositivos de bajo coste y bajo consumo energético con el campo de las tecnologías de aprendizaje máquina y aprendizaje profundo, lo que permite realizar análisis de datos de sensores en el dispositivo con un consumo de energía extremadamente bajo. Las ventajas son innumerables, desde la baja latencia y el bajo consumo de energía a un reducido ancho de banda y mayor privacidad, unas características que permiten aplicar esta tecnología en diversos ámbitos, como el mantenimiento predictivo de la maquinaria; la monitorización sanitaria de las personas vulnerables o el control de enfermedades transmitidas por mosquitos; la optimización de la agricultura y la ganadería, como el mejor aprovechamiento del agua o la reducción de la huella de carbono en todos los procesos; la detección automática de especies para hacer un seguimiento de las pérdidas en el planeta; o los avances que harán posible la pendiente implementación smart de las ciudades inteligentes. Asumiendo la importancia de todas estas dimensiones, la Fundació Parc Científic Universitat de València (FPCUV) pone a tu disposición esta monografía, coordinada por Emilio Soria Olivas, catedrático y fundador del grupo de investigación Intelligent Data Analysis Laborator (IDAL) en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSE) de la Universitat de València, y Mariano Serra Bondia, responsable de los Sistemas TIC de la FPCUV, que pretende ser la primera piedra de lo que seguro será una gran catedral en la bibliografía sobre esta temática. La obra se enmarca en Transforma Difusión, proyecto que cuenta con el apoyo de la Agència Valenciana de la Innovació (AVI). es_ES
dc.language.iso es es_ES
dc.subject aprendizaje máquina es_ES
dc.subject aprendizaje profundo es_ES
dc.subject Internet de las Cosas es_ES
dc.subject TinyML es_ES
dc.title Tiny ML: La nueva revolución en la IoT es_ES
dc.type book es_ES
dc.subject.unesco UNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICAS es_ES
dc.identifier.doi 10.7203/PCUV-8
dc.accrualmethod - es_ES
dc.embargo.terms 0 days es_ES
dc.relation.projectID S0648000/2021 es_ES

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