La Raspberry Pi Foundation ha dado un paso significativo en el mundo de la inteligencia artificial local con el anuncio de su nueva placa complementaria AI HAT+ 2, diseñada específicamente para la Raspberry Pi 5. Este accesorio, que cuesta 130 dólares (aproximadamente 2,300 pesos mexicanos), promete llevar las capacidades de IA generativa directamente a dispositivos pequeños y eficientes, eliminando la necesidad de conexión constante a internet.
La AI HAT+ 2 incorpora el acelerador neuronal Hailo-10H, que ofrece un rendimiento de inferencia de 40 TOPS en INT4, junto con 8 GB de memoria RAM LPDDR4X dedicada. Esta combinación permite ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) directamente en el dispositivo, lo que representa un avance importante para desarrolladores, aficionados y empresas que buscan implementar soluciones de IA en entornos con restricciones de conectividad o energía.
Según la compañía, la placa está optimizada para tareas de visión por computadora y modelos de IA generativa, manteniendo la compatibilidad completa con el stack de cámaras de Raspberry Pi. A diferencia de su predecesora, que se centraba principalmente en visión artificial, la AI HAT+ 2 aborda el creciente interés por ejecutar modelos de lenguaje en local, como DeepSeek-R1-Distill, Llama 3.2 y varias versiones de Qwen, con tamaños que van desde 1 hasta 1.5 mil millones de parámetros.
Una de las ventajas clave de esta placa es su eficiencia energética. El chip Hailo-10H opera con una potencia limitada de 3W, lo que la hace ideal para aplicaciones en dispositivos IoT, automatización industrial o proyectos de sostenibilidad donde el consumo de energía es una preocupación. Además, la inclusión de 8 GB de RAM dedicada libera los recursos de la Raspberry Pi 5 para otras tareas, permitiendo un procesamiento simultáneo más fluido.
Sin embargo, es importante considerar algunas limitaciones. Aunque la AI HAT+ 2 ofrece un rendimiento impresionante para su tamaño y precio, no supera el rendimiento bruto de la Raspberry Pi 5 con 16 GB de RAM en ciertas tareas. Muchos modelos de lenguaje cuantizados y de tamaño medio requieren más de 10 GB de RAM, lo que podría limitar la placa a modelos más pequeños. Para usuarios que buscan ejecutar modelos de lenguaje localmente sin restricciones, la opción más práctica sigue siendo una Raspberry Pi 5 con 16 GB de RAM.
A pesar de esto, la AI HAT+ 2 encuentra su nicho en aplicaciones específicas. Su capacidad para ejecutar simultáneamente modelos de visión y lenguaje la hace valiosa en sistemas de automatización que necesitan combinar detección de objetos con procesamiento de texto, como en robots de servicio o dispositivos de monitoreo ambiental. También sirve como un kit de desarrollo accesible para empresas que planean integrar el chip Hailo-10H en sus propios productos, reduciendo costos y tiempos de prototipado.
La placa ya está disponible a través de distribuidores oficiales, y los desarrolladores pueden acceder a recursos adicionales en el repositorio de GitHub de Hailo y en su Developer Zone, donde encontrarán ejemplos, tutoriales y documentación detallada. Esto facilita la adopción y experimentación, especialmente para comunidades educativas y proyectos de código abierto.
En el contexto más amplio de la tecnología y la sostenibilidad, la AI HAT+ 2 refleja una tendencia hacia la descentralización de la IA. Al permitir el procesamiento local, reduce la dependencia de servidores en la nube, lo que puede disminuir el consumo energético asociado con el envío de datos a través de internet. Esto alinea con los esfuerzos globales para crear soluciones tecnológicas más eficientes y amigables con el medio ambiente.
Además, la asequibilidad de la placa (2,300 pesos mexicanos) la hace accesible para un público amplio, desde estudiantes en México hasta pequeñas empresas en España. Esto democratiza el acceso a herramientas de IA avanzadas, fomentando la innovación en áreas como la robótica, la automatización del hogar y la investigación científica.
En resumen, la Raspberry Pi AI HAT+ 2 representa un avance significativo en la democratización de la IA local. Aunque tiene limitaciones en comparación con hardware más potente, su enfoque en eficiencia energética, procesamiento simultáneo y bajo costo la convierte en una opción valiosa para proyectos específicos. Como la tecnología continúa evolucionando, es probable que veamos más innovaciones en este espacio, impulsando un futuro donde la IA sea más accesible y sostenible para todos.
