La intel·ligència artificial d’*edge* (Edge AI) consisteix a executar algorismes d’IA directament en dispositius com smartphones, rellotges intel·ligents o electrodomèstics, en comptes de dependre de centres de dades al núvol. Això permet que els dispositius prenguin decisions i processin dades localment, cosa que millora la privacitat, la seguretat i la rapidesa, especialment en aplicacions que requereixen respostes en temps real, com ara dispositius mèdics, automatització industrial o sistemes de seguretat.

Aquests dispositius operen amb limitacions de potència, memòria i bateria, de manera que els models d’IA s’han d’optimitzar perquè siguin petits i eficients. S’utilitzen tècniques com la compressió de models, la cerca automàtica d’arquitectures (NAS), l’aprenentatge per transferència, la poda (pruning) i la quantització per adaptar-los al maquinari disponible. No sempre els models més nous o teòricament eficients funcionen millor: de vegades, models més antics com ResNet, però millor adaptats a l’arquitectura del dispositiu, ofereixen millor rendiment real.

Els fabricants de dispositius han començat a integrar xips especialitzats, anomenats acceleradors d’IA, per satisfer les demandes de càlcul d’aquests models. Tot i això, la falta d’estandardització i la fragmentació de l’ecosistema dificulten el desplegament generalitzat. S’està treballant en eines que facilitin el desenvolupament i l’optimització, tenint en compte el consum energètic, la latència i la personalització.

Amb la col·laboració entre fabricants i desenvolupadors, l’Edge AI avança cap a dispositius més adaptatius i conscients del context, que anticipen i responen de manera més natural a les necessitats de l’usuari, transformant la relació amb la tecnologia quotidiana.