Durante años, el desarrollo de sistemas embebidos ha seguido un esquema relativamente sencillo: el microcontrolador adquiría datos procedentes de sensores y los enviaba a un servidor o plataforma cloud donde se realizaba el procesamiento inteligente. Sin embargo, este modelo empieza a quedarse corto para muchas aplicaciones industriales que necesitan respuestas en tiempo real, menor consumo energético y una mayor protección de los datos.
La evolución del Edge AI está cambiando este paradigma. Cada vez más microcontroladores incorporan recursos de procesamiento y aceleración específicos para ejecutar modelos de aprendizaje automático directamente en el dispositivo.
Uno de los ejemplos más representativos de esta tendencia es la familia PSoC™ Edge de Infineon, una plataforma diseñada para acercar la inteligencia artificial a dispositivos embebidos de bajo consumo.
Más allá de sus especificaciones técnicas, esta nueva generación de microcontroladores refleja hacia dónde evoluciona el desarrollo electrónico: dispositivos más inteligentes, capaces de analizar información localmente y tomar decisiones en tiempo real.
En este artículo analizamos cómo funciona este enfoque, qué ventajas ofrece para el desarrollo de nuevos productos electrónicos y qué aplicaciones pueden beneficiarse de esta tecnología.
¿Por qué la IA está llegando al microcontrolador?
Durante muchos años la inteligencia artificial requería servidores con gran capacidad de cálculo o plataformas cloud especializadas.
Hoy la situación es muy distinta. Los modelos son cada vez más pequeños y eficientes, mientras que los microcontroladores incorporan aceleradores específicos capaces de ejecutar algoritmos de clasificación, reconocimiento de patrones o detección de anomalías con un consumo compatible con aplicaciones embebidas de bajo consumo.
Este cambio permite reducir la dependencia de Internet, disminuir la latencia y proteger mejor la información procesada. En aplicaciones industriales, médicas o de automatización, donde una respuesta inmediata puede ser crítica, procesar los datos directamente en el dispositivo supone una ventaja importante.
¿Qué aporta la familia PSoC™ Edge?
Más que un microcontrolador convencional con mayor capacidad de procesamiento, PSoC™ Edge está orientado a facilitar la ejecución de inteligencia artificial directamente en sistemas embebidos. Su propuesta combina los recursos habituales de un microcontrolador con capacidades específicas para procesar determinados modelos de inferencia de forma local.
Procesamiento e inteligencia artificial en el propio dispositivo
Este enfoque permite analizar datos procedentes de sensores, audio u otras fuentes directamente en el equipo, sin necesidad de enviar continuamente toda la información a un servidor o plataforma cloud.
La plataforma está pensada para aplicaciones donde factores como la baja latencia, el consumo energético y la capacidad de responder en tiempo real resultan especialmente importantes. No se trata de ejecutar grandes modelos generativos, sino tareas más concretas, como clasificación, reconocimiento de patrones o detección de anomalías.
Una plataforma preparada para Edge AI
La familia PSoC™ Edge incorpora, según la serie seleccionada, diferentes recursos de procesamiento y aceleración para aplicaciones de aprendizaje automático, junto con funciones de seguridad y herramientas orientadas al desarrollo de sistemas embebidos con Edge AI.
Esto puede simplificar la integración de funciones inteligentes en nuevos productos electrónicos, especialmente cuando se busca mantener el procesamiento cerca de la fuente de los datos.
La elección depende de cada aplicación
Disponer de capacidades de IA integradas no significa que cualquier aplicación pueda ejecutarse directamente sobre el microcontrolador. La selección de la plataforma debe tener en cuenta factores como el tipo y tamaño del modelo, la memoria necesaria, el consumo disponible y los requisitos de respuesta.
La principal aportación de PSoC™ Edge no es simplemente añadir más potencia a un microcontrolador, sino proporcionar una plataforma específicamente preparada para llevar determinadas tareas de inteligencia artificial al propio dispositivo.
¿Qué diferencia a PSoC™ Edge de un microcontrolador convencional?
Un microcontrolador convencional está diseñado principalmente para ejecutar el firmware del producto, gestionar periféricos, adquirir datos de sensores y controlar las diferentes funciones del equipo. Aunque muchos MCU actuales disponen de una capacidad de procesamiento considerable, ejecutar modelos de inteligencia artificial puede exigir recursos adicionales de cálculo y memoria.
La diferencia de una plataforma como PSoC™ Edge está en que incorpora recursos orientados específicamente a este tipo de cargas de trabajo. En lugar de utilizar únicamente la CPU para todas las tareas, la arquitectura puede distribuir el procesamiento entre diferentes recursos, utilizando cada uno para las funciones para las que resulta más adecuado.
Distribuir las tareas de procesamiento
En un dispositivo con Edge AI no todo el trabajo consiste en ejecutar el modelo. El sistema también debe adquirir datos, preparar las señales de entrada, ejecutar el firmware y controlar el resto de periféricos.
Una arquitectura preparada para inteligencia artificial permite organizar estas tareas entre la CPU, la memoria y los recursos de aceleración disponibles. De este modo, determinadas operaciones relacionadas con la inferencia pueden ejecutarse mediante hardware especializado, mientras el procesador continúa gestionando la lógica general del dispositivo.
Este reparto puede resultar especialmente importante cuando el producto debe mantener un consumo reducido y responder a eventos en tiempos determinados.
La importancia de los recursos de aceleración
Un microcontrolador convencional puede ejecutar determinados modelos de IA utilizando su procesador principal. Sin embargo, cuando la aplicación requiere realizar inferencias de forma frecuente, la capacidad de cálculo disponible puede convertirse en un factor limitante.
Los recursos específicos de aceleración para inferencia están orientados a ejecutar determinadas operaciones de forma más eficiente que una CPU de propósito general. Esto permite plantear aplicaciones de Edge AI que resultarían más difíciles de implementar únicamente con los recursos de un microcontrolador convencional.
La ventaja, por tanto, no consiste simplemente en disponer de «más potencia», sino en contar con una arquitectura adaptada al tipo de procesamiento que requiere la aplicación.
Llevar el modelo al dispositivo
Otro aspecto diferencial es el ecosistema necesario para convertir un modelo de inteligencia artificial en una aplicación que pueda ejecutarse dentro de un sistema embebido.
El proceso puede incluir el entrenamiento y optimización del modelo, su adaptación a los recursos disponibles y su integración con el firmware del producto. Por eso, además del hardware, son importantes las herramientas que facilitan el despliegue y la ejecución de estos modelos en el dispositivo.
PSoC™ Edge aporta precisamente esta combinación de recursos de procesamiento, capacidades de aceleración y herramientas orientadas a Edge AI. Esto no significa que sustituya a cualquier microcontrolador convencional, sino que resulta especialmente interesante cuando la inteligencia artificial forma parte de los requisitos del producto desde su fase de diseño.
¿Qué tipo de inteligencia artificial puede ejecutar?
Cuando hablamos de Edge AI en microcontroladores no nos referimos a ejecutar grandes modelos generativos como los utilizados por asistentes conversacionales. Las capacidades de procesamiento y memoria son diferentes, por lo que estas plataformas están orientadas a modelos más compactos y especializados, diseñados para resolver una tarea concreta con los recursos disponibles en el dispositivo.
Modelos centrados en analizar datos del entorno
Una de las aplicaciones más habituales consiste en procesar información generada por sensores para identificar patrones o detectar cambios en el funcionamiento de un equipo. Dependiendo de la aplicación, el modelo puede clasificar señales, detectar anomalías o reconocer eventos determinados.
Esto resulta especialmente útil cuando enviar todos los datos a la nube no es necesario. El dispositivo puede procesar continuamente la información y transmitir únicamente el resultado, una alerta o los datos relevantes cuando se detecta una situación concreta.
Audio, voz y reconocimiento de eventos
El procesamiento local también permite desarrollar funciones basadas en señales de audio. Por ejemplo, un dispositivo puede identificar determinados sonidos, reconocer eventos acústicos o ejecutar sistemas de reconocimiento de voz adaptados a una función específica.
En este tipo de aplicaciones, la inferencia local puede reducir el tiempo necesario para obtener una respuesta y evitar la necesidad de transmitir continuamente el audio a un servidor externo.
Detección de anomalías y mantenimiento predictivo
Otra aplicación especialmente relevante en el entorno industrial es el análisis de variables como vibraciones, temperatura, corriente o consumo eléctrico.
Un modelo puede aprender a identificar determinados patrones asociados al funcionamiento normal de un equipo y detectar desviaciones que puedan indicar un problema. Esto abre la posibilidad de incorporar funciones de mantenimiento predictivo directamente en sensores y dispositivos distribuidos, sin necesidad de que todo el análisis se realice en una plataforma central.
Visión y control inteligente
En determinadas aplicaciones también es posible utilizar modelos compactos para realizar tareas de visión artificial ligera, clasificación de imágenes o identificación de objetos y eventos.
Estas capacidades pueden combinarse con la lógica tradicional del sistema para que el propio dispositivo adapte su funcionamiento en función de los datos analizados. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede identificar una condición determinada y el firmware utilizar ese resultado para activar una alarma, modificar un proceso o tomar una decisión local.
La clave está en seleccionar la tarea adecuada
El potencial de un microcontrolador preparado para Edge AI depende en gran medida de qué problema debe resolver el modelo. Antes de seleccionar la plataforma conviene analizar el tipo de datos que se van a procesar, el tamaño y complejidad del modelo, la memoria necesaria y el tiempo máximo disponible para realizar cada inferencia.
La principal ventaja no consiste en convertir cualquier microcontrolador en un sistema de inteligencia artificial de propósito general, sino en llevar tareas concretas de análisis y reconocimiento directamente al punto donde se generan los datos.
Aplicaciones donde PSoC™ Edge puede marcar la diferencia
El uso de un microcontrolador preparado para Edge AI resulta especialmente interesante en aplicaciones donde es necesario analizar datos cerca de su origen y tomar decisiones sin depender continuamente de una conexión con la nube. Más que añadir inteligencia artificial por sí misma, la clave está en resolver problemas concretos mediante modelos compactos capaces de procesar señales, detectar patrones o identificar situaciones determinadas.
Industria y mantenimiento predictivo
Uno de los campos con mayor potencial es la supervisión de maquinaria y procesos industriales. Un dispositivo puede analizar localmente variables como vibraciones, temperatura, corriente o consumo eléctrico para identificar desviaciones respecto al funcionamiento habitual.
Esto permite detectar patrones anómalos directamente en el punto de medida y generar una alerta cuando sea necesario, sin tener que transmitir continuamente todos los datos generados por los sensores. Esta capacidad puede resultar especialmente útil en soluciones de IoT industrial y sistemas distribuidos de monitorización.
Audio y reconocimiento de eventos
Otra aplicación interesante es el procesamiento de señales de audio. Un dispositivo puede utilizar modelos de inteligencia artificial para identificar determinados sonidos, reconocer eventos acústicos o activar una función concreta cuando detecta un patrón determinado.
Por ejemplo, en un entorno industrial, el análisis local podría utilizarse para detectar cambios anómalos en el sonido de una máquina. En otros productos, puede servir para reconocer comandos o eventos sin necesidad de transmitir continuamente la señal de audio.
Dispositivos médicos y equipos portátiles
En equipos que recopilan información biomédica, el procesamiento local puede ayudar a analizar determinados datos directamente en el dispositivo antes de enviarlos a otros sistemas.
Este enfoque resulta especialmente interesante en productos portátiles, donde el consumo energético, la autonomía y la gestión de los datos son factores importantes. Dependiendo de la aplicación, el dispositivo puede procesar la información localmente y transmitir únicamente resultados o eventos relevantes.
Edificios y sistemas inteligentes
Los sistemas de climatización, iluminación, control de accesos o monitorización ambiental generan continuamente información procedente de diferentes sensores.
Incorporar capacidades de inferencia local permite utilizar estos datos para detectar patrones y tomar determinadas decisiones directamente en el equipo. Esto puede reducir el tiempo de respuesta y evitar que todas las decisiones dependan de un sistema central.
Sensores y dispositivos IoT distribuidos
También existen aplicaciones donde la principal ventaja del Edge AI es poder mantener cierta capacidad de análisis incluso cuando la conectividad es limitada o intermitente.
Esto puede resultar útil en agricultura, monitorización ambiental, infraestructuras o equipos instalados en ubicaciones remotas. En lugar de enviar constantemente todos los datos, el dispositivo puede procesarlos localmente y comunicar únicamente la información necesaria.
La principal oportunidad está en identificar qué decisiones deben tomarse cerca de la fuente de los datos. Cuando una respuesta rápida, el consumo de comunicaciones o la disponibilidad de conexión son factores importantes, una plataforma como PSoC™ Edge puede aportar ventajas relevantes.
Ventajas para el diseño de nuevos productos electrónicos
La incorporación de capacidades de Edge AI directamente en el microcontrolador puede modificar la forma en que se plantea la arquitectura de un nuevo producto electrónico. En lugar de separar la adquisición de datos, el procesamiento inteligente y la toma de decisiones entre varios sistemas, parte de estas funciones puede concentrarse en el propio dispositivo.
Procesar solo la información necesaria
En una arquitectura tradicional, un equipo puede enviar continuamente datos de sensores a una plataforma cloud para analizarlos. Cuando la inferencia se realiza localmente, el dispositivo puede procesar esa información y transmitir únicamente los resultados, alertas o eventos relevantes.
Esto puede reducir el consumo de ancho de banda y la dependencia de una conexión permanente, especialmente en productos que generan grandes cantidades de datos o están instalados en ubicaciones con conectividad limitada.
Decisiones con menor latencia
En determinadas aplicaciones, esperar a que los datos lleguen a un servidor, sean procesados y devuelvan una respuesta puede no ser la mejor opción. Ejecutar el modelo en el propio dispositivo permite tomar decisiones cerca de la fuente de los datos.
Esto puede resultar útil cuando la respuesta debe producirse en tiempo real, por ejemplo ante la detección de una anomalía, un evento determinado o un cambio en el funcionamiento del equipo.
Una arquitectura más integrada
Desde el punto de vista del diseño electrónico, disponer de capacidades de procesamiento e inferencia en el mismo microcontrolador puede evitar la necesidad de incorporar un procesador adicional para determinadas aplicaciones.
Esto puede simplificar la arquitectura hardware y, en algunos casos, reducir el número de componentes, las interconexiones y el espacio necesario en la PCB. Sin embargo, esta ventaja debe analizarse junto con los requisitos de memoria, alimentación y procesamiento de cada modelo.
Una decisión que debe analizarse desde el inicio
Incorporar Edge AI no consiste simplemente en seleccionar un microcontrolador con mayor capacidad de cálculo. Durante el desarrollo de un nuevo producto conviene definir desde las primeras fases qué datos se procesarán, qué modelo será necesario y dónde deben ejecutarse las diferentes tareas.
La principal ventaja no es únicamente disponer de inteligencia artificial en el dispositivo, sino poder diseñar una arquitectura electrónica en la que procesamiento, consumo, conectividad y capacidad de respuesta estén adaptados a los requisitos reales del producto.
¿Qué supone para el desarrollo electrónico?
La llegada de plataformas como PSoC™ Edge no cambia únicamente la capacidad de procesamiento disponible en un microcontrolador. También introduce nuevas decisiones durante el desarrollo electrónico, ya que la inteligencia artificial pasa a formar parte de la arquitectura del producto desde sus primeras fases.
Hasta ahora, la selección del microcontrolador podía centrarse principalmente en aspectos como el número de periféricos, la velocidad de procesamiento, la conectividad o el consumo. Cuando el dispositivo debe ejecutar modelos de Edge AI, es necesario analizar además qué recursos necesitará esa tarea y cómo afectará al resto del sistema.
La selección del microcontrolador debe partir de la aplicación
No todos los modelos de IA requieren la misma capacidad de procesamiento. Antes de elegir el componente conviene definir qué tipo de datos se van a analizar, qué tarea debe realizar el modelo y cuánto tiempo puede tardar cada inferencia.
A partir de ahí se pueden evaluar aspectos como la capacidad de cálculo disponible, los recursos de aceleración específicos y la memoria necesaria. Seleccionar un componente únicamente porque incorpora funciones de IA puede llevar a utilizar una plataforma sobredimensionada o, por el contrario, descubrir más adelante que los recursos disponibles no son suficientes.
La memoria pasa a ser un factor todavía más importante
El sistema debe disponer de espacio no solo para el firmware, sino también para almacenar el modelo, los datos necesarios durante la inferencia y los diferentes buffers de trabajo.
Por este motivo, la planificación de la memoria debe realizarse desde el inicio. Un modelo que funciona correctamente durante una prueba puede requerir más recursos cuando se integra junto al resto de funciones del producto.
El hardware debe diseñarse pensando en los datos que recibirá la IA
La calidad de una aplicación de Edge AI depende también de la información que recibe. La elección de sensores, la frecuencia de muestreo, el tratamiento de las señales y la adquisición de datos forman parte de la arquitectura global.
Esto puede afectar directamente al diseño hardware y al diseño de la PCB, especialmente cuando se trabaja con señales analógicas, audio, sensores de alta velocidad o sistemas que requieren una alimentación especialmente estable.
Consumo y gestión térmica también deben evaluarse
La ejecución de inferencias puede generar perfiles de consumo diferentes a los de una aplicación convencional. No basta con conocer el consumo medio del microcontrolador: conviene analizar cuándo se ejecuta el modelo, con qué frecuencia y qué impacto tiene sobre la alimentación y la autonomía del producto.
En equipos compactos, este análisis también puede tener consecuencias sobre la temperatura de funcionamiento y la capacidad de disipación disponible.
Diseñar una arquitectura preparada para evolucionar
Otro aspecto importante es considerar cómo puede evolucionar el producto. Un modelo puede cambiar, aumentar su complejidad o requerir nuevos datos en futuras versiones.
Por eso, durante el desarrollo conviene dejar claro qué margen existe en procesamiento, memoria y alimentación antes de dar por cerrada la arquitectura. La incorporación de Edge AI debe analizarse como parte del diseño completo del producto, no como una función añadida al final del desarrollo.
Para Kenso, este es uno de los puntos más relevantes: la elección del microcontrolador, los sensores, la memoria, el firmware y el diseño de la PCB deben evaluarse conjuntamente para que la solución pueda cumplir los requisitos actuales sin limitar innecesariamente la evolución futura del producto.
Consejo
En muchos proyectos no resulta necesario utilizar un procesador mucho más potente para incorporar inteligencia artificial. En ocasiones, seleccionar un microcontrolador preparado para Edge AI permite mantener una arquitectura mucho más sencilla, reducir el consumo energético y evitar la dependencia de servicios cloud, especialmente cuando las decisiones deben tomarse en tiempo real.
¿Qué podemos esperar durante los próximos años?
Todo apunta a que la integración de aceleradores de IA dejará de ser una característica exclusiva de procesadores de altas prestaciones para convertirse en un elemento habitual en los microcontroladores utilizados en productos comerciales.
Fabricantes como Infineon, STMicroelectronics, NXP, Renesas o Espressif ya están incorporando estas capacidades en sus nuevas familias de dispositivos.
La tendencia es clara: cada vez más inteligencia artificial se ejecutará directamente sobre el hardware.
Conclusión
La llegada de plataformas como PSoC™ Edge demuestra que la inteligencia artificial ya no es exclusiva de servidores o equipos de altas prestaciones. Cada vez más aplicaciones industriales necesitan tomar decisiones directamente sobre el dispositivo, reduciendo la latencia, el consumo energético y la dependencia de la nube.
Para las empresas que desarrollan nuevos productos electrónicos, esta evolución supone una oportunidad para crear dispositivos más inteligentes, eficientes y preparados para las necesidades de la próxima generación de sistemas embebidos.
¿Quieres incorporar Edge AI en tu próximo producto?
Seleccionar la plataforma adecuada es solo una parte del proyecto. La arquitectura hardware, el diseño de la PCB, el firmware y la estrategia de industrialización son factores decisivos para obtener un producto fiable y preparado para evolucionar.
En Kenso Circuits, en Valencia, ayudamos a empresas de toda España a desarrollar productos electrónicos basados en tecnologías como Edge AI, IoT industrial y sistemas embebidos, acompañando el proyecto desde la definición de la arquitectura hasta la fabricación.
Si estás desarrollando un nuevo dispositivo inteligente o quieres integrar inteligencia artificial en un producto existente, estaremos encantados de ayudarte a definir la solución electrónica más adecuada.
Preguntas frecuentes
¿PSoC™ Edge está pensado únicamente para aplicaciones de inteligencia artificial?
No. También puede utilizarse como un microcontrolador convencional, aunque su principal valor reside en facilitar la ejecución de modelos de inferencia local.
¿Es necesario tener conocimientos avanzados de IA para desarrollar aplicaciones?
No necesariamente. Los fabricantes están desarrollando herramientas que simplifican el entrenamiento, la conversión y el despliegue de modelos, reduciendo la complejidad para los equipos de desarrollo.
¿Puede sustituir completamente al procesamiento en la nube?
No siempre. En muchos proyectos ambos enfoques conviven: el Edge AI procesa la información en tiempo real y la nube se utiliza para almacenar datos, entrenar modelos o gestionar múltiples dispositivos.
¿Qué sectores están adoptando antes esta tecnología?
Principalmente la automatización industrial, la salud, la logística, la agricultura inteligente, la energía y los edificios inteligentes.
¿Cómo afecta Edge AI al diseño de una PCB?
La incorporación de capacidades de IA puede requerir una planificación más cuidadosa de la alimentación, la memoria, la disipación térmica y el diseño del hardware para garantizar el rendimiento del sistema.
Si estás desarrollando un nuevo dispositivo inteligente o quieres integrar inteligencia artificial en un producto existente, estaremos encantados de ayudarte.