La explosión de la IA multimodal de la que hablábamos hace algo más de un año, y que entiende lenguaje, imágenes, audio, vídeo y sensores, está empujando la necesidad de implementar dispositivos físicos de IA. Es decir, dispositivos IoT, móviles, cámaras, coches o relojes inteligentes que procesan la información localmente sin necesidad de enviarla a la nube. Los más avanzados, además, tienen la capacidad de entrenarse localmente para optimizar su rendimiento. Es lo que se conoce como Edge AI, traducido al español como inteligencia artificial al borde, y que permite ganar rapidez, privacidad y autonomía.
La traducción simultánea de los AirPods de Apple es una funcionalidad que podemos enmarcar dentro de esta tendencia. También las prestaciones en edición de imágenes que ya incorporan muchos smartphones o dispositivos como Limitless que registra lo que ves, oyes y hablas en una reunión para después poder hacerle preguntas sobre ello. Hasta ahora la interacción con los modelos de IA generativa han supuesto un salto, pero no tan diferente si se compara con el uso que hemos hecho en las últimas dos décadas de los motores de búsqueda más populares de internet como Google. Esta IA más física sí prevé un cambio sustancial en la interacción de los usuarios con las máquinas. Es lo que promete OpenAI con el hardware en el que está trabajando que será un tamaño reducido y no tendrá pantalla, según lo que ha trascendido. Muchos sectores, desde la automoción a la salud, están aprovechando las prestaciones de este tipo de tecnologías ganando sobre todo rapidez y seguridad.
Casos de uso de Edge AI
Industria y fabricación: los sensores, las máquinas y los robots de almacén analizan datos localmente para realizar movimientos, detectar fallos o ajustar procesos.
Vehículos autónomos: es esencial que este tipo de coches reaccionen en milisegundos. En los Tesla, por ejemplo, el ordenador de a bordo procesa visión por computadora directamente en el vehículo.
Seguridad: las cámaras incorporan IA para analizar las imágenes en el propio dispositivo sin enviarlo a la nube y enviar una alerta en caso de anomalía al instante.
Wearables: dispositivos que procesan datos biomédicos directamente en el paciente con IA local. Además de abrir la posibilidad de tomar decisiones en tiempo real, permiten tener mayor privacidad, una exigencia clara en el sector de la salud.
Agricultura: existen drones o tractores con cámaras que incorporan IA para detectar estrés hídrico o plagas.
«A medida que avanzan y se consolidan las habilidades de la IA se evidencia la necesidad de integrarla de forma nativa en dispositivos para hacer más cómoda y usable la interacción entre usuario y máquina. Así, la IA no depende tanto de la nube, sino que los propios dispositivos pueden hacer cálculos o tomar decisiones en tiempo real con mayor privacidad.»
Ciberseguridad robótica
La IA física lleva su potencialidad al mundo real al impulsar máquinas y dispositivos que perciben, deciden y actúan. Aporta beneficios tangibles en industrias donde la automatización, la adaptabilidad y la seguridad son prioritarias. Una de estas aplicaciones prácticas gracias a su simbiosis con la IA es la robótica y se ve claramente en la carrera por el desarrollo de robots humanoides. Aunque este tipo de tecnología es todavía incipiente, ya se han producido alertas en la industria ante los posibles riesgos y vulnerabilidades que pueden acarrear. En concreto, sobre cómo un atacante puede tomar el control de un robot e incluso infectar a otros sin estar conectados por cable.
Los robots como cualquier otro dispositivo tendrán agujeros de seguridad. El riesgo adicional, es que puedan trascender al mundo físico de forma directa. Por ahora, su alto coste y las barreras técnicas y de seguridad, hacen que todavía no haya llegado su uso generalizado. Las previsiones apuntan que su adopción podría empezar a acelerarse en los próximos años. Hasta 2035 el mercado global de robots humanoides crecerá a un ritmo del 37% según datos de Future Market Insights. Cuando empiecen a implantarse en más sectores y aumente su presencia en entornos reales, advierte Juan Carlos García, COO & SOC Director de Sofistic, la empresa de ciberseguridad del grupo Cuatroochenta, “aumentará el interés de los ciberdelincuentes” y se multiplicarán los riesgos de ciberseguridad.
«A medida que los robots ganen cuota de mercado y se integren en hogares y empresas, nos toparemos con más vulnerabilidades. La magnitud de los riesgos dependerá del ritmo real de adopción y del tipo de aplicaciones en la que se desplieguen, así como del grado de exposición de cada entorno. »
Escenarios de riesgo
Robots de vigilancia.
Este tipo de máquinas incorporan sistemas de navegación y sensorización avanzada que permiten realizar tareas de inspección y seguridad en tiempo real en entornos industriales. En Japón, por ejemplo, en la central de Fukushima ya se emplea un perro robótico para analizar las zonas bloqueadas por la radioactividad. Y Francia ha desplegado un robot humanoide en un reactor nuclear para garantizar operaciones seguras. Entre los riesgos más críticos de este tipo de dispositivos se encuentra la manipulación de los datos que el dispositivo recopila para conocer el entorno previo a un ataque físico. También cabe la posibilidad de utilizar el propio robot como un “caballo de Troya” para acceder a redes internas o su bloqueo para inhabilitar sistemas de seguridad.
Robots domésticos.
Su uso está mucho más generalizado con dispositivos de limpieza, cocina o termostatos inteligentes. Todo apunta a que cada vez habrá más robots versátiles y adaptados a la convivencia diaria. Aunque la percepción del riesgo puede ser menor, estos dispositivos recopilan una gran cantidad de datos personales y de comportamiento. Una información que podría servir para facilitar otros ataques más amplios y que podría ser explotada para vigilancia o incluso extorsión.
Robótica médica.
Este tipo de sistemas quirúrgicos o de asistencia abren un escenario mucho más delicado, ya que podría comprometer la integridad física de las personas. Un ataque ransomware, por ejemplo, puede tener un coste altísimo, no sólo por poner en peligro vidas humanas, sino por el acceso a datos sensibles y por el impacto en la operativa de un centro sanitario.
La ciberseguridad de los robots debe abordarse desde la fase de diseño, como pasa con el resto de soluciones. A medida que este tipo de máquinas se integren en más sectores críticos y en la vida cotidiana, su protección frente a ciberataques será tan importante como su capacidad técnica o nivel de autonomía. Aunque aún tardaremos en ver de forma generalizada robots haciendo de botones en un hotel o asistiendo a personas mayores, los avances técnicos y la convergencia entre robótica e inteligencia artificial vislumbran un amplio abanico de aplicaciones prácticas que obligan a poner el foco en la ciberseguridad como pilar para su implementación.
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