SensorGPT es una tecnología de síntesis de datos de sensores que acelera el desarrollo de modelos edge AI para IoT inteligente, Ambient IoT y aplicaciones industriales.
La nueva SensorGPT de TDK Corporation es una tecnología de generación y gestión de datos de sensores que combina inteligencia artificial (IA) generativa, procesamiento de señal, métodos estadísticos y simulación para acelerar el desarrollo de modelos de inteligencia artificial en el borde (edge AI).
Su objetivo principal consiste en reducir la dependencia de grandes volúmenes de datos reales durante la fase de entrenamiento, una limitación habitual en sistemas embebidos, nodos IoT y plataformas de monitorización distribuidas.
En muchos proyectos de IA aplicada, la captura, selección y preparación de datos consume una parte elevada del ciclo de desarrollo, por ello la síntesis controlada de señales permite acortar la validación inicial de modelos.
La tecnología genera datos sintéticos con una similitud indicada del 90 % frente a datos reales de sensores, lo que facilita su uso en prototipos, pruebas de concepto y despliegues iniciales de edge AI.
SensorGPT y síntesis de datos para edge AI
El funcionamiento de SensorGPT se basa en modelos generativos entrenados con conjuntos limitados de datos reales, de forma que el sistema aprende patrones subyacentes y produce nuevas muestras coherentes con condiciones de operación representativas.
Además, la plataforma incorpora modelos físicos y matemáticos capaces de simular respuestas de sensores, un enfoque útil cuando resulta difícil reproducir todas las condiciones de campo durante la adquisición de datos.
El procesamiento de señal añade otra capa técnica, ya que permite recrear dinámicas, variaciones temporales y características propias de salidas analógicas o digitales procedentes de sensores reales.
También se incluyen técnicas de aumento de datos que transforman señales existentes en conjuntos más diversos, en concreto para cubrir escenarios, condiciones ambientales y casos límite que pueden afectar al rendimiento del modelo.
La anotación asistida completa el flujo de trabajo al agilizar el etiquetado de datos de entrenamiento, aspecto crítico para mejorar la calidad de los modelos de aprendizaje automático en equipos con recursos de cálculo limitados.
IoT industrial, Ambient IoT y aplicaciones físicas de IA
Dentro de arquitecturas de Internet de las cosas (IoT), SensorGPT puede apoyar el desarrollo de modelos destinados a wearables, dispositivos móviles, nodos Ambient IoT y sistemas de IoT industrial.
Por otro lado, su aplicación en entornos industriales resulta relevante para equipos embebidos que deben interpretar vibraciones, movimiento, presión, posición u otras magnitudes físicas cerca del punto de adquisición.
La disponibilidad de datos sintéticos ayuda a ampliar la cobertura de situaciones operativas, mientras que los datos reales capturados tras el despliegue permiten refinar progresivamente los modelos generativos mediante ciclos de realimentación.
En consecuencia, los equipos de ingeniería pueden pasar de procesos de construcción de modelos de varios meses a ciclos de trabajo de unas semanas, siempre en función de la aplicación, el sensor y el caso de uso.
Este planteamiento encaja con aplicaciones de IA física, donde los modelos deben interpretar señales procedentes del mundo real y responder con baja latencia en sistemas compactos, conectados o autónomos.
Si buscas más información sobre este tipo de equipos, te recomendamos visitar el monográfico Especial Sensores, con un análisis de las soluciones actuales.
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