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#ia en el borde

13 notas publicadas

Un ESP32-P4 transcribe voz en inglés sin internet ni acelerador
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El proyecto abierto esp32-pie-asr comprime un modelo de 65,7 millones de parámetros a 26,65 MB y lo corre entero en la placa, con subtítulos en vivo y seis demos de control por voz.

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memBrain de Microchip calcula la IA dentro de la memoria flash
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AnalogAI, de Corea del Sur, es el cuarto licenciatario de la propiedad intelectual de SST y apunta a procesadores de borde que aprenden en terreno con un watt o menos.

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El coprocesador se conecta por SPI al microcontrolador que ya usa el producto y aprende palabras, sonidos y patrones sin pasar por la nube.

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El modelo abierto de Google DeepMind tiene 740 millones de parámetros y corre con unos 567 MB de RAM en un Pixel 11 Pro.

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Un contador de calorías con IA local reconoce la comida en el plato
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Coders Cafe lo armó con la placa D-Robotics RDK X5 de 10 TOPS, una cámara estéreo y un modelo de segmentación que estima el tamaño de cada porción.

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La Arduino USB Camera trae micrófono HD y anillo de luz LED regulable, y se conecta directo a las placas UNO Q y VENTUNO Q sin instalar drivers.

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Un modelo de 14,3 millones de parámetros maneja peces en un ESP32-S3
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El proyecto pocket-tank destila un modelo de unos 26.000 millones de parámetros en un archivo de 7,56 MB que decide qué hace cada pez de un acuario virtual.

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El proyecto de código abierto escucha una pregunta, la responde con un modelo de lenguaje local y la lee en voz alta sin enviar audio a la nube.

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Un Arduino UNO Q hace que un terminal de los 70 responda sin internet
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Cameron Coward conectó un Texas Instruments Silent 700 a Termi3, un equipo que corre Llama 3.2-1B en local y entrega la respuesta impresa en papel térmico.

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Sapphire RV64 suma hasta 8 GB de RAM, unidad de gestión de memoria para Linux y hasta cuatro núcleos a 400 MHz dentro de una sola FPGA.

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Arduino UNO Q: del comando de voz al brazo robótico
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La startup suiza Forgis corre su modelo de fundación sobre la placa de Arduino y traduce una instrucción hablada en un plan de movimiento completo, con 20 ms de latencia y sin pasar por la nube.

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El muro de la IA en el borde frena a la robótica encarnada
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Zhengis Tileubay sostiene que el problema no es la falta de cómputo a bordo, sino la explosión combinatoria del árbol de decisiones, y que escalar hardware no la resuelve.

The Robot Report

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