Diseñar sistemas integrados energéticamente eficientes es todo un reto, y el Edge IA lo complica aún más. La clave está en encontrar el equilibrio entre la funcionalidad inteligente y la gestión eficiente de la energía. Con las herramientas adecuadas y una visibilidad clara del comportamiento energético real, es totalmente posible lograr un rendimiento fiable y duradero.
Más Edge IA, pero ¿a qué coste energético?
Edge IA transforma las aplicaciones impulsadas por batería en los distintos sectores. A diferencia de los dispositivos IoT que envían datos a la nube, Edge IA procesa la información localmente, permitiendo tomar decisiones más rápidas, reduciendo la latencia y aumentando la autonomía. Sin embargo, esta inteligencia suele demandar un mayor uso de energía.
La ejecución de modelos Edge IA a nivel local incrementa la carga computacional, el acceso a la memoria, al igual que la generación de calor dado al procesamiento. Resultando en un consumo energético mayor, el cual afecta a la batería. Los diferentes modelos de ML varían en eficiencia, por lo que es fundamental encontrar el equilibrio adecuado. En algunos casos, el procesamiento local reduce el presupuesto energético a nivel de transmisiones; en otros, puede consumir más energía de la que ahorra.
¿La ventaja? El Edge AI moderno puede optimizarse a sí mismo, ajustando el consumo de energía mediante un procesamiento basado en eventos y una gestión de la energía más inteligente. A medida que los modelos evolucionan, también lo hace su eficiencia, lo que proporciona inteligencia y conciencia energética directamente en el borde.
Garantizar la longevidad de las aplicaciones de Edge IA
Hoy en día, una de las características clave de los equipos de ingeniería exitosos en términos de longevidad es su capacidad para optimizar continuamente el hardware, el firmware y el software para lograr la eficiencia y la fiabilidad requeridas. La integración de computación en el borde, en las especificaciones del producto, introduce nuevos parámetros y dependencias que requieren optimización. Hay cuatro hábitos que destacan como clave para lograrlo.
Optimizar el modelo de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático pueden ajustarse para reducir el consumo de energía sin una pérdida significativa de precisión. Aplique técnicas como la cuantificación, la poda iterativa o arquitecturas más pequeñas para reducir la potencia de inferencia [1,2]. Un modelo más ligero implica una inferencia más rápida y más tiempo de reposo para la MCU, ambos esenciales para prolongar la vida útil de la batería. Aunque son eficaces, el ahorro real de energía depende de las optimizaciones del hardware, del modelo y del software, y debe medirse en cada iteración.
Optimizar la carga útil, activaciones y protocolos
Optimizar el tamaño de la carga útil, los intervalos de activación y la frecuencia de transmisión es esencial para que cualquier sistema integrado funcione de forma fiable. Los mismos principios son aplicables a Edge AI, donde se puede utilizar la menor carga útil posible, integrar transmisiones basadas en eventos, elegir radios que minimicen el tiempo de emisión y evitar los mensajes de confirmación de recibo (ACK) siempre que sea posible. Con el modelo de ML adecuado, la energía consumida durante la inferencia puede compensarse con una reducción de la potencia de transmisión, especialmente cuando se envían datos solo para eventos críticos [3]. Las compensaciones variarán en función del caso de uso específico, por lo que medir el rendimiento es fundamental para tomar decisiones informadas.
Seleccione la fuente de energía adecuada
Un dispositivo Edge AI suele tener un perfil de potencia menos estático que un dispositivo IoT convencional, debido a sus cargas de trabajo dinámicas, las actualizaciones de modelos y el reentrenamiento. Más allá de validar las fuentes de energía para diferentes casos de uso y entornos, la elección de una batería que pueda soportar estas fluctuaciones requiere una medición y validación exhaustivas de la potencia.
Mida la potencia en todas las iteraciones
Las pruebas de potencia automatizadas son la columna vertebral para lograr la longevidad de los dispositivos Edge AI alimentados por batería. Con las herramientas adecuadas, permiten una iteración rápida, una validación coherente y la confianza de que cada cambio de hardware o software respalda los objetivos de rendimiento a largo plazo:
- Detecte los problemas de potencia de forma temprana con pruebas de regresión y controles de calidad de CI.
- Gane velocidad y cobertura automatizando matrices de pruebas complejas de modos, modelos de ML y versiones de firmware.
- Garantice la repetibilidad con codigos automatizados, cargas y condiciones idénticas en todos los bancos y equipos.
- Emule baterías para una validación realista en todos los modelos, firmware y versiones de hardware.
- Pruebe físicamente las baterías durante las inspecciones de entrada para verificar su rendimiento.
- Habilite un «lenguaje de potencia» compartido entre equipos y proyectos.
Edge IA amplía las capacidades de los dispositivos, pero también la complejidad de las pruebas. Las pruebas de potencia automatizadas mantienen los costes bajo de control al detectar los problemas de forma temprana, antes de que sus clientes los noten.
Pruebas de alimentación escalables y rentables
La suite de productos Otii [4] ofrece la flexibilidad y la escalabilidad necesarias para desarrollar dispositivos Edge AI de larga duración alimentados por batería. Su fuente de alimentación y analizador integrados permiten realizar pruebas y optimizaciones diarias, mientras que las cajas de herramientas Otii automatizan la creación de perfiles de energía y la validación de la vida útil de la batería.
Perfilador de potencia y batería
La caja de herramientas Otii Battery Toolbox permite realizar ciclos y validaciones de baterías rentables en el banco de pruebas o en el laboratorio. Descarga las baterías en condiciones realistas para capturar el comportamiento real de los dispositivos en todos los modelos y estados. En combinación con la caja de herramientas Otii Automation Toolbox, permite a los desarrolladores emular perfiles y estimar con precisión la vida útil de la batería para cada iteración de hardware y software.
Módulos de scripting empaquetados para Python y C#
La integración de los instrumentos Otii en flujos de trabajo automatizados es sencilla con Otii Automation Toolbox , de la mano de clientes de código ya preintegrados. Estos módulos optimizan la API TCP en comandos fáciles de usar, lo que permite a los ingenieros crear entornos de prueba personalizados e independientes de la arquitectura para evaluar el rendimiento del hardware y validar el rendimiento energético. Puede controlar dispositivos de prueba, marcar eventos de inferencia y calcular la energía por operación, todo en una sola configuración.
El bajo consumo como puerta de calidad en la integración continua (CI)
La integración del perfilado de potencia de Otii en los procesos de CI permite que las pruebas de potencia se conviertan en un proceso continuo y automatizado. Realiza un seguimiento del comportamiento del sistema después de cada actualización, detecta las regresiones de forma temprana y garantiza un rendimiento constante, lo que convierte el «bajo consumo» en una parte integral del ADN del producto.
Diseño para la longevidad: optimización de la potencia en el borde
La creación de dispositivos Edge AI de larga duración no es tan diferente del diseño integrado convencional, salvo por un factor clave: los modelos ML y la computación en el dispositivo introducen nuevas compensaciones que exigen un conocimiento más profundo del comportamiento y la optimización de la energía.
El éxito depende de si seguimos o no los cuatro hábitos esenciales a la hora de desarrollar un dispositivo: optimizar el modelo de ML, perfeccionar la carga útil, el protocolo y la política de transmisión, elegir una batería capaz de soportar casos de uso dinámicos y diversos, y perfilar el consumo de energía a lo largo de cada iteración para maximizar la longevidad.
Una configuración automatizada flexible y escalable, como la suite de productos Otii, garantiza una validación de la energía coherente, rentable y eficiente en términos de tiempo en toda la matriz de pruebas, lo que constituye la columna vertebral de un equipo de I+D eficiente y de productos Edge IA duraderos.
[1] “7 Tips for Optimizing AI Models for Tiny Devices,” Edge Impulse Blog, 2025:
https://www.edgeimpulse.com/blog/7-tips-for-optimizing-ai-models-for-tiny-devices/
[2] Riku Immonen, Timo Hämäläinen, “Tiny Machine Learning for Resource-Constrained Microcontrollers,” Journal of Sensors, 2022, MDPI.org: https://doi.org/10.1155/2022/7437023
[3] Jerzy Krawiec et al., “Energy Footprint and Reliability of IoT Communication Protocols for Remote Sensor Networks,” Sensors 25, no. 19: 6042, 2025, MDPI.org: https://doi.org/10.3390/s25196042
[4] Otii Product Suite: https://www.qoitech.com/products/
