Electrónica y Sistemas Embebidos · EMB-110

IA en sistemas embebidos e Industria 4.0

Decidir qué cabe en un microcontrolador y qué debe subir al servidor en una instalación industrial.

Disponible Intermedio 7 módulos · 29 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Docentes FP ESP32

INDUSTRIA40 IA HARDWARE

Lo que aprenderás

Comparar la capacidad de cómputo y de memoria de un ESP32 con la que exige cada tipo de modelo.
Clasificar tareas de inteligencia artificial industrial según su latencia, su coste y su criticidad.
Diseñar una arquitectura por capas repartiendo procesado entre dispositivo, pasarela y servidor.
Estimar el volumen de datos generado por un parque de sensores y su coste de transmisión y almacenamiento.
Aplicar filtrado y extracción de características en el dispositivo para reducir el tráfico sin perder información útil.
Preparar una demostración de aula que ilustre la frontera entre inferencia local y proceso en servidor.

Contenido del curso

7 módulos · 29 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Situar el problema 4 clases

Qué se entiende por inteligencia artificial en planta
Casos reales y casos exagerados
Recursos de un ESP32: CPU, RAM y flash
Entorno de trabajo del curso

Módulo 2 · Qué cabe en un microcontrolador 5 clases

Reglas, umbrales y máquinas de estados
Filtros y extracción de características
Modelos pequeños y su tamaño en memoria
Medida de tiempo de cálculo en la placa
Lo que claramente no cabe y por qué

Módulo 3 · Arquitecturas por capas 4 clases

Dispositivo, pasarela, servidor y nube
Reparto de responsabilidades entre capas
Latencia admisible de cada decisión
Funcionamiento ante pérdida de conexión

Módulo 4 · Datos y comunicaciones 4 clases

Volumen generado por un parque de sensores
Muestreo, agregación y compresión
Protocolos habituales y su coste
Almacenamiento y política de retención

Módulo 5 · Procesado en el dispositivo 4 clases

Preprocesado de señal en el ESP32
Características que resumen una ventana de datos
Enviar eventos en lugar de series completas
Comparación de tráfico antes y después

Módulo 6 · Criterios de decisión 4 clases

Coste total de cada arquitectura
Criticidad, seguridad y privacidad del dato
Mantenimiento y actualización del parque
Plantilla de decisión para un proyecto nuevo

Módulo 7 · Demostración y aula 4 clases

Montaje de la demostración con ESP32 y servidor
Comparativa en vivo de las dos estrategias
Guion de la actividad para el aula
Preguntas que suele plantear el alumnado

Requisitos

Programación de microcontroladores a nivel de Arduino o ESP32.
Nociones de redes y de protocolos de comunicación industrial.
Conocimientos generales de machine learning, sin necesidad de experiencia entrenando modelos.
Una placa ESP32 para las prácticas, aunque parte de los contenidos son de arquitectura y diseño.

Descripción

En muchas conversaciones sobre Industria 4.0 se mezclan dos cosas muy distintas: lo que un microcontrolador puede calcular por sí mismo y lo que necesita un servidor. De esa confusión salen proyectos que envían datos en bruto sin parar y otros que intentan meter en un ESP32 un modelo que nunca va a caber.

El curso ordena ese terreno. Se revisa qué recursos tiene realmente un ESP32, qué tipo de procesado encaja en él, y se comparan las alternativas: filtrar y extraer características en el dispositivo, procesar en una pasarela cercana o enviar todo al servidor. Cada opción se valora por latencia, ancho de banda, consumo, coste y criticidad de la decisión.

Se cierra con una arquitectura de referencia y con una demostración que hace visible esa frontera, pensada también para llevarla al aula. Es la base conceptual antes de entrar en los cursos de redes neuronales en ESP32, de sistemas expertos y de inferencia en dispositivos de borde con más recursos.

¿Para quién es este curso?

Ingeniería de planta que participa en proyectos de digitalización y debe decidir la arquitectura.
Profesorado de FP de electrónica o de informática industrial que imparte contenidos de Industria 4.0.
Perfiles técnicos que evalúan propuestas de proveedores y necesitan criterio para contrastarlas.