Edge Computing

En los últimos años hemos incrementado el número de dispositivos conectados que utilizamos a nivel industrial y personal fomentando la expansión del Internet of Things (IoT). 

Estos dispositivos normalmente ofrecen una capacidad de cómputo que no se utiliza y que podría ofrecernos la oportunidad de incluir algoritmos interactivos, habitualmente basados en Inteligencia Artificial, en el propio dispositivo (en el borde) mejorando sus capacidades en tres direcciones principalmente: 

1. A nivel de seguridad debido a que muchos de estos dispositivos son de tipo personal (aspiradores inteligentes, cámaras, altavoces inteligentes, smartwatch, etc) que recogen información personal. Esto permite identificar al usuario en base a sus comportamientos, movimientos o rasgos físicos que podrían no ser enviada a un sistema de almacenamiento en el cloud, ya que podrían ser procesados en el propio dispositivo aumentan la privacidad al no enviar información de tipo personal. 
2. A nivel de comunicaciones ya que al minimizar el número de información que es enviada al cloud u otros entornos de almacenamiento remotos, debido a que la mayor parte de la información recogida por el dispositivo será procesada en el propio dispositivo.
3. El coste de las funcionalidades adicionales que ofrece el dispositivo, ya que al minimizar el número de información enviada y ejecutar los diferentes algoritmos en el propio dispositivo, se minimizaría el coste en el envío, procesamiento y almacenamiento de la información. Además, se disminuiría la latencia en las respuestas debido a que algunos de los procesos se ejecutarían en el propio dispositivo. 

Además, este tipo de modelo de computación en el borde (edge computing) aumentaría las posibilidades de personalización en el uso de estos dispositivos, haciendo que los algoritmos se adapten a los usuarios que los utilizan de manera específica mejorando la privacidad.