Computación Neuromórfica en dispositivos IoT: un salto de eficiencia para la IA perimetral Neuromorphic Computing on IoT devices: a leap in efficiency for edge AI
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Resumen
Esta revisión bibliográfica tiene como objetivo principal evaluar cómo la computación neuromórfica optimiza la eficiencia energética y reduce la latencia en dispositivos IoT para aplicaciones de IA perimetral. Mediante una búsqueda sistemática en bases de datos académicas, se analizaron estudios publicados entre 2020 y 2025. Los resultados muestran que la computación neuromórfica enfrenta desafíos como la escalabilidad y la falta de estandarización; sin embargo, demuestra un gran potencial al reducir el consumo de energía hasta 16 veces (en tareas de procesamiento de secuencias con chips como Loihi) y la latencia hasta 10 veces (en detección de anomalías con memoria analógica in-memory computing). Estos beneficios impactan aplicaciones como el monitoreo medioambiental y las ciudades inteligentes, aunque las limitaciones técnicas impiden una adopción masiva.
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