{"id":33906,"date":"2024-07-04T14:20:55","date_gmt":"2024-07-04T11:20:55","guid":{"rendered":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/noticias-de-cactus\/artificial-intelligence-mobile-apps\/"},"modified":"2026-06-01T17:11:21","modified_gmt":"2026-06-01T14:11:21","slug":"el-auge-de-la-ia-en-el-desarrollo-movil-coreml-tensorflow-lite-y-mas-alla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/stage.cactus-now.com\/es\/noticias-de-cactus\/el-auge-de-la-ia-en-el-desarrollo-movil-coreml-tensorflow-lite-y-mas-alla\/","title":{"rendered":"El auge de la IA en el desarrollo m\u00f3vil: CoreML, TensorFlow Lite y m\u00e1s all\u00e1"},"content":{"rendered":"

En el umbral de una nueva era tecnol\u00f3gica, la inteligencia artificial (IA) est\u00e1 abri\u00e9ndose camino cada vez m\u00e1s en nuestra vida diaria, y los dispositivos m\u00f3viles no son una excepci\u00f3n.<\/strong> En este art\u00edculo, exploraremos la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial en aplicaciones m\u00f3viles<\/strong>, las herramientas que Apple y Google proporcionan a los desarrolladores, y las soluciones nativas que crean junto con sus sistemas operativos. Tambi\u00e9n cubriremos los pasos t\u00e9cnicos para introducir modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en el desarrollo de iOS<\/strong> usando CoreML y la mayor\u00eda de sus limitaciones.<\/p>\n\n

Contenido creado por David Duarte, Desarrollador iOS del Equipo Cactai.<\/p>\n\n

Una Breve Historia de la IA en M\u00f3viles<\/h2>\n\n

El primer hito en esta historia se estableci\u00f3 con el lanzamiento del primer iPhone en 2007. El iPhone redefini\u00f3 lo que pod\u00eda ser un tel\u00e9fono inteligente, siendo su impacto inmediato y profundo. Estableci\u00f3 un nuevo est\u00e1ndar para los dispositivos m\u00f3viles y desencaden\u00f3 una ola de innovaci\u00f3n que contin\u00faa hasta nuestros d\u00edas. A continuaci\u00f3n, en 2011, la inteligencia artificial en aplicaciones m\u00f3viles<\/strong> comenz\u00f3 a dejar su huella en los productos de Apple con la introducci\u00f3n de Siri, que aprovech\u00f3 el procesamiento del lenguaje natural en interfaces m\u00f3viles<\/strong>. Utilizando PLN, Siri pod\u00eda comprender y responder a las consultas de los usuarios, estableciendo un nuevo est\u00e1ndar para la interactividad m\u00f3vil. A esto le sigui\u00f3 Google Now, que ofrec\u00eda sistemas de recomendaci\u00f3n impulsados por IA<\/strong> e informaci\u00f3n predictiva basada en los h\u00e1bitos y preferencias del usuario. Estas primeras implementaciones mostraron el potencial de la IA para mejorar la experiencia del usuario a trav\u00e9s de interacciones personalizadas e inteligentes.<\/p>\n\n

A medida que la IA continuaba evolucionando, el desarrollo de hardware espec\u00edfico para IA jug\u00f3 un papel crucial en su integraci\u00f3n en los dispositivos m\u00f3viles. El chip A11 Bionic de Apple, introducido en 2017, marc\u00f3 una nueva era, permitiendo c\u00e1lculos de IA m\u00e1s complejos y eficientes directamente en los dispositivos m\u00f3viles. Avanzando r\u00e1pidamente hasta 2022, el chip Apple A16 introdujo a\u00fan m\u00e1s avances, convirti\u00e9ndolo en una base s\u00f3lida para la integraci\u00f3n de CoreML<\/strong>, que permite funciones de aplicaciones potenciadas por IA<\/strong> eficientes.<\/p>\n\n

Junto con los avances de hardware, tambi\u00e9n se introdujeron herramientas de software y librer\u00edas. CoreML y TensorFlow Lite, lanzados en 2017 y 2018 respectivamente, proporcionan a los desarrolladores m\u00f3viles las herramientas necesarias para crear modelos de aprendizaje autom\u00e1tico o importar modelos de Python ya desarrollados. Esta simbiosis perfecta de hardware y software optimiza el uso del hardware del dispositivo, permitiendo que c\u00f3digo espec\u00edfico se ejecute en la CPU, GPU o el Neural Engine, garantizando un rendimiento eficiente.<\/p>\n\n

El viaje de la IA en m\u00f3viles est\u00e1 marcado por la innovaci\u00f3n y la integraci\u00f3n continuas. Desde los primeros d\u00edas con simples asistentes virtuales hasta sofisticados modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM) como Apple Intelligence, la IA se est\u00e1 integrando profundamente en nuestros tel\u00e9fonos.<\/p>\n\n

La Necesidad de la IA en Nuestros Dispositivos M\u00f3viles<\/h2>\n\n

La b\u00fasqueda de mejorar la experiencia del usuario y la personalizaci\u00f3n impulsa la necesidad de personalizaci\u00f3n a trav\u00e9s de la IA<\/strong> en las soluciones m\u00f3viles modernas. Cada a\u00f1o, los dispositivos Apple reciben mejoras de hardware en el neural engine, junto con una mayor capacidad de memoria y computaci\u00f3n, para soportar soluciones m\u00e1s potentes. Por ejemplo, mientras escribo esto desde mi tel\u00e9fono, puedo obtener an\u00e1lisis predictivos en aplicaciones m\u00f3viles<\/strong>, desbloquear el iPhone mediante FaceID o usar Duolingo para lecciones personalizadas, todo ello aprovechando la IA. Del mismo modo, la IA en el Apple Watch incluye funciones avanzadas potenciadas por IA<\/strong> como la detecci\u00f3n de accidentes, la monitorizaci\u00f3n de la fibrilaci\u00f3n auricular y la detecci\u00f3n de ca\u00eddas.<\/p>\n\n

En resumen, la necesidad de IA en los dispositivos m\u00f3viles est\u00e1 impulsada por la demanda de experiencias de usuario m\u00e1s inteligentes, eficientes y personalizadas.<\/p>\n\n

Pong\u00e1monos Manos a la Obra: Integraci\u00f3n de CoreML<\/h2>\n\n

CoreML es el framework de aprendizaje autom\u00e1tico de Apple, dise\u00f1ado para facilitar a los desarrolladores la integraci\u00f3n de IA en aplicaciones iOS. Introducido en 2017, CoreML permite la ejecuci\u00f3n eficiente y optimizada de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en dispositivos Apple. CoreML ha evolucionado significativamente a trav\u00e9s de sus versiones, soportando ahora potentes modelos transformer y con estado (stateful), como la conversi\u00f3n de Stable Diffusion XL para integrarlo en m\u00f3vil o un modelo grande como Mistral 7B. Para una inmersi\u00f3n m\u00e1s profunda en las capacidades de esta librer\u00eda, recomiendo encarecidamente ver este video de la \u00faltima WWDC: CoreML en la WWDC 2024<\/a>.<\/p>\n\n

Comenz\u00f3 con soporte para librer\u00edas de ML populares como Keras y scikit-learn en 2017, introdujo compresi\u00f3n de modelos y capas personalizadas en 2018, a\u00f1adi\u00f3 entrenamiento en el dispositivo y soporte avanzado para redes neuronales en 2019, mejor\u00f3 la integraci\u00f3n con CreateML y Swift para TensorFlow en 2020, y unific\u00f3 los formatos de modelo en todas las plataformas Apple con seguridad mejorada de modelos en 2021. Para 2023, CoreML soportaba modelos Transformer avanzados, mejor integraci\u00f3n con los frameworks Vision y Natural Language, y mejoras en el rendimiento de aplicaciones en tiempo real. En 2024, introdujo un motor de inferencia m\u00e1s r\u00e1pido con soporte para la API Async Prediction, embeddings BERT, clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes multi-etiqueta, una nueva API de Aumentaci\u00f3n de Datos y opciones mejoradas de conversi\u00f3n de modelos. Estas actualizaciones aseguran que CoreML se mantenga a la vanguardia de las capacidades de IA m\u00f3vil.<\/p>\n\n

Emparejando Dispositivos con Versiones de CoreML<\/h2>\n\n

Aparte de la versi\u00f3n de CoreML que podemos soportar en nuestra aplicaci\u00f3n (que depende de la versi\u00f3n de iOS), debemos considerar la potencia computacional del dispositivo. Los dispositivos m\u00f3viles tienen CPU y GPU menos potentes en comparaci\u00f3n con ordenadores de sobremesa y servidores, lo que limita su capacidad para procesar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en el desarrollo de iOS<\/strong> grandes y complejos.<\/p>\n\n\n\n

Categor\u00eda del Dispositivo<\/strong><\/td>Ejemplos<\/strong><\/td>CPU\/GPU<\/strong><\/td>RAM<\/strong><\/td>Adecuado para<\/strong><\/td><\/tr>
Gama Alta<\/strong><\/td>iPhone 15 Pro, iPhone 14 Pro, iPad Pro<\/td>A17 Pro, A16 Bionic, M1\/M2<\/td>8-16 GB<\/td>Tareas y modelos de IA complejos como Stable Diffusion<\/td><\/tr>
Gama Media<\/strong><\/td>iPhone 15, iPhone 14, iPad Air (2020+)<\/td>A16 Bionic, A15 Bionic, A14<\/td>4-6 GB<\/td>Capaz de manejar la mayor\u00eda de las aplicaciones de IA de manera eficiente<\/td><\/tr>
Gama de Entrada<\/strong><\/td>iPhone SE (2022), iPad (9\u00aa gen)<\/td>A15 Bionic, A13 Bionic<\/td>3-4 GB<\/td>Aplicaciones de IA simples como clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes simple, voz a texto<\/td><\/tr>
Modelos Antiguos<\/strong><\/td>iPhone X, iPhone 8<\/td>A11 Bionic<\/td>2-3 GB<\/td>Capacidades limitadas para ejecutar modelos de IA complejos<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>
Versi\u00f3n del modelo CoreML<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Comprender las capacidades y limitaciones del dispositivo es crucial al desarrollar aplicaciones de IA. Si bien CoreML proporciona un framework potente para integrar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en aplicaciones iOS, las capacidades de hardware del dispositivo determinar\u00e1n en \u00faltima instancia la complejidad y el rendimiento de estos modelos.<\/p>\n\n

Trabajando con CoreML: Creando e Integrando Modelos ML en iOS<\/h2>\n\n

CoreML soporta una variedad de tipos de modelos y se integra perfectamente con otros frameworks de Apple, como Vision para an\u00e1lisis de imagen y capacidades de visi\u00f3n por computadora; Natural Language para procesar y analizar texto; Speech para transcribir entrada de audio a texto y generar salida de voz a partir de texto; y Sound Analysis para identificar sonidos como aplausos, risas o g\u00e9neros musicales.<\/p>\n\n

Para hacer predicciones o usar cualquiera de los frameworks de aprendizaje autom\u00e1tico, necesitas un modelo de CoreML. Los desarrolladores pueden usar modelos pre-entrenados disponibles de Apple o de la comunidad, o pueden crear modelos personalizados usando herramientas como CreateML. Alternativamente, los desarrolladores pueden importar modelos creados en Python utilizando la integraci\u00f3n de CoreML<\/strong>, lo cual es ideal para implementar soluciones multiplataforma con funciones de aplicaciones potenciadas por IA<\/strong>.<\/p>\n\n

Obtener un modelo no es una tarea dif\u00edcil. Si este es tu punto de partida, puedes descargar cualquiera de los modelos oficiales de Apple desde Modelos de Aprendizaje Autom\u00e1tico de Apple<\/u><\/a>. Luego, puedes a\u00f1adir este modelo a tu aplicaci\u00f3n, instanciarlo y hacer predicciones. Esta es la forma m\u00e1s f\u00e1cil si no tienes conocimientos de ML, solo tienes que centrarte y entender la entrada y salida del modelo. Puedes encontrar esta informaci\u00f3n en la descripci\u00f3n del modelo.<\/p>\n\n

Crea tu propio modelo con CreateML<\/h2>\n\n

Si no es posible usar un modelo ya desarrollado, puedes usar CreateML para entrenar el tuyo propio. CreateML es una herramienta potente proporcionada por Apple que permite a los desarrolladores entrenar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico utilizando una interfaz simple e intuitiva. CreateML abstrae gran parte de la complejidad involucrada en el entrenamiento de modelos, haci\u00e9ndolo accesible incluso para desarrolladores con experiencia limitada en aprendizaje autom\u00e1tico. Proporciona plantillas y flujos de trabajo predefinidos para varios tipos de tareas de aprendizaje autom\u00e1tico, incluyendo clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes, detecci\u00f3n de objetos, clasificaci\u00f3n de texto y m\u00e1s.<\/p>\n\n

Si bien CreateML simplifica el proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, tener una comprensi\u00f3n b\u00e1sica de los conceptos de IA puede ser beneficioso. Los desarrolladores deber\u00edan estar familiarizados con:<\/p>\n\n

    \n
  • Preparaci\u00f3n de Datos: Comprender c\u00f3mo recopilar, limpiar y preprocesar datos para el entrenamiento.<\/li>\n\n
  • Entrenamiento de Modelos: Conceptos b\u00e1sicos de entrenamiento, validaci\u00f3n y prueba de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/li>\n\n
  • M\u00e9tricas de Evaluaci\u00f3n: Conocimiento de las m\u00e9tricas utilizadas para evaluar el rendimiento del modelo, como precisi\u00f3n, exactitud, exhaustividad y puntuaci\u00f3n F1.<\/li>\n<\/ul>\n\n

    Importa un modelo de Python con CoreML<\/h2>\n\n

    Importar un modelo de Python ya desarrollado en CoreML implica varios pasos, aprovechando la librer\u00eda coremltools para convertir el modelo a un formato compatible con iOS. CoreML soporta una amplia gama de modelos de frameworks populares como TensorFlow, Keras, PyTorch y ONNX. Este m\u00e9todo es particularmente \u00fatil para desarrolladores que tienen experiencia con frameworks de aprendizaje autom\u00e1tico como TensorFlow, Keras o PyTorch y quieren implementar sus modelos en dispositivos Apple, o para equipos grandes con desarrolladores dedicados que trabajan en una soluci\u00f3n de modelo de aprendizaje autom\u00e1tico multiplataforma.<\/p>\n\n

    Para estas soluciones, el equipo (o los desarrolladores de iOS) debe tener familiaridad con Python y los fundamentos de ML, como la comprensi\u00f3n del entrenamiento, la validaci\u00f3n y la prueba de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n

    ML en Android: TensorFlow Lite<\/h2>\n\n

    TensorFlow Lite es el framework de aprendizaje profundo de c\u00f3digo abierto de Google dise\u00f1ado para la inferencia de aprendizaje autom\u00e1tico en el dispositivo. Est\u00e1 optimizado para dispositivos m\u00f3viles, permitiendo a los desarrolladores implementar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en Android e iOS. TensorFlow Lite es una versi\u00f3n m\u00e1s ligera de TensorFlow, espec\u00edficamente adaptada para funcionar eficientemente en dispositivos con potencia computacional limitada.<\/p>\n\n

    Algunos puntos positivos de TensorFlow Lite son que es multiplataforma, est\u00e1 optimizado para dispositivos m\u00f3viles con baja latencia y ejecuci\u00f3n eficiente y, al igual que CoreML, tambi\u00e9n soporta la optimizaci\u00f3n de modelos.<\/p>\n\n

    Por supuesto, no todas las operaciones de TensorFlow son compatibles con TensorFlow Lite. Algunas caracter\u00edsticas avanzadas y capas personalizadas pueden requerir ajustes o simplificaciones para funcionar dentro de las limitaciones de TensorFlow Lite. Los modelos grandes y altamente complejos pueden no funcionar bien en dispositivos m\u00f3viles debido a los recursos computacionales limitados.<\/p>\n\n

    Resumiendo<\/h3>\n\n

    Tanto CoreML como TensorFlow Lite ofrecen herramientas potentes para dar vida a la inteligencia artificial en aplicaciones m\u00f3viles<\/strong>. Los desarrolladores que trabajan con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en el desarrollo de iOS<\/strong> se benefician de la estrecha integraci\u00f3n de CoreML dentro del ecosistema Apple, mientras que el uso de TensorFlow Lite<\/strong> proporciona un framework vers\u00e1til para desarrolladores de Android. Ambas herramientas soportan la optimizaci\u00f3n de modelos, pero el enfoque de CoreML en el rendimiento espec\u00edfico del dispositivo lo hace particularmente ventajoso para modelos de IA complejos.<\/p>\n\n

    El futuro de la IA en dispositivos m\u00f3viles<\/h2>\n\n

    El futuro de la IA en dispositivos m\u00f3viles es prometedor, con avances tecnol\u00f3gicos que revolucionar\u00e1n la forma en que interactuamos con nuestros tel\u00e9fonos inteligentes y otros dispositivos m\u00f3viles. El enfoque parece estar en mejorar la comprensi\u00f3n del comportamiento y las preferencias del usuario, cuidando su privacidad, con mayor detalle para proporcionar experiencias altamente personalizadas. En t\u00e9rminos de soluciones por parte del sistema operativo, obtendremos mejoras en el monitoreo de la salud y el estado f\u00edsico con m\u00e9tricas de salud m\u00e1s avanzadas.<\/p>\n\n

    La Realidad Aumentada y la Realidad Virtual contin\u00faan mejorando y la integraci\u00f3n con la IA proporciona experiencias m\u00e1s inmersivas e interactivas. Esto incluye reconocimiento de objetos en tiempo real, control por gestos y adaptaci\u00f3n al entorno (echa un vistazo a los avances de los frameworks ARKit y Vision).<\/p>\n\n

    No podemos olvidar mencionar las futuras mejoras (a\u00fan no lanzadas) en la asistencia virtual y la integraci\u00f3n de un LLM en nuestros dispositivos m\u00f3viles (Apple Intelligence).<\/p>\n\n

    Conclusi\u00f3n<\/h2>\n\n

    En conclusi\u00f3n, el futuro de la inteligencia artificial en aplicaciones m\u00f3viles<\/strong> es brillante, con ambas plataformas, iOS y Android, ofreciendo soluciones robustas para funciones de aplicaciones potenciadas por IA<\/strong>. A trav\u00e9s de la integraci\u00f3n de CoreML<\/strong> y el uso de TensorFlow Lite<\/strong>, los desarrolladores tienen las herramientas necesarias para crear aplicaciones m\u00f3viles altamente personalizadas, eficientes e inteligentes.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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