Ingeniería de Edge AI para Dispositivos

La ingeniería de Edge AI para dispositivos

aborda la optimización avanzada de modelos mediante técnicas como la cuantización, pruning y on-device inference, utilizando frameworks como TensorRT, TFLite y ONNX. Este campo integra áreas fundamentales como visión por computadora, procesamiento en tiempo real y sistemas embebidos, apoyándose en metodologías de desarrollo ágil y simulación GPU-accelerated para garantizar eficiencia en entornos con restricciones energéticas y de memoria propias de plataformas UAV y sistemas de a bordo en aeronáutica. Se aplican modelos compactos y técnicas de compresión para respetar los límites impuestos por el hardware sin comprometer la precisión inferencial, clave en aplicaciones de control autónomo y navegación predictiva.

Los laboratorios cuentan con entornos HIL/SIL que permiten validar la inferencia on-device bajo condiciones de prueba rigurosas, evaluando latencia, consumo energético y robustez frente a vibraciones y EMI conforme a normativa aplicable internacional. La trazabilidad se asegura mediante estándares de seguridad funcional e integración de software embebido alineados con DO-178C, DO-254 y principios de ARP4754A. Las competencias desarrolladas habilitan a profesionales para roles en ingeniería de software embebido, desarrollo de sistemas autónomos, data science aplicada, integración de sistemas críticos y gestión de certificación aeronáutica.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): cuantización, pruning, on-device inference, TensorRT, TFLite, ONNX, Edge AI, HIL, SIL, DO-178C, DO-254, ARP4754A, sistemas embebidos, inferencia en tiempo real.