El Desafío del Edge AI

El Edge AI despliega modelos de machine learning directamente en dispositivos—smartphones, sensores IoT, vehículos autónomos, cámaras inteligentes. A diferencia del AI (como se discute en AI-Assisted Bug Triaging: Intelligent Defect Prioritization at Scale) en la nube, los modelos edge enfrentan restricciones severas: CPU/GPU limitada, memoria mínima, energía de batería y requisitos de latencia en tiempo real.

Testear edge AI (como se discute en AI Code Smell Detection: Finding Problems in Test Automation with ML) requiere validar no solo precisión, sino rendimiento bajo restricciones de recursos, robustez entre variaciones de dispositivos y degradación elegante cuando los recursos son escasos.

Áreas de Testing Core

1. Testing de Optimización de Modelos

import tensorflow as tf
import numpy as np

class TestadorOptimizacionModelo:
    def __init__(self, modelo_original, datos_test):
        self.modelo_original = modelo_original
        self.datos_test = datos_test

    def testear_cuantizacion(self):
        """Testear impacto de cuantización INT8"""
        # Convertir a TFLite con cuantización
        convertidor = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(self.modelo_original)
        convertidor.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

        def dataset_representativo():
            for datos in self.datos_test.take(100):
                yield [tf.dtypes.cast(datos, tf.float32)]

        convertidor.representative_dataset = dataset_representativo
        convertidor.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]

        modelo_cuantizado = convertidor.convert()

        # Evaluar precisión
        interprete = tf.lite.Interpreter(model_content=modelo_cuantizado)
        interprete.allocate_tensors()

        detalles_entrada = interprete.get_input_details()
 (como se discute en [AI Copilot for Test Automation: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer and the Future of QA](/blog/ai-copilot-testing))        detalles_salida = interprete.get_output_details()

        correctos = 0
        total = 0

        for imagenes, etiquetas in self.datos_test:
            escala, punto_cero = detalles_entrada[0]['quantization']
            entrada_cuantizada = (imagenes / escala + punto_cero).astype(np.int8)

            interprete.set_tensor(detalles_entrada[0]['index'], entrada_cuantizada)
            interprete.invoke()

            salida = interprete.get_tensor(detalles_salida[0]['index'])

            escala, punto_cero = detalles_salida[0]['quantization']
            salida_descuantizada = (salida.astype(np.float32) - punto_cero) * escala

            predicciones = np.argmax(salida_descuantizada, axis=1)
            correctos += np.sum(predicciones == etiquetas.numpy())
            total += len(etiquetas)

        precision_cuantizada = correctos / total
        _, precision_original = self.modelo_original.evaluate(self.datos_test)

        return {
            'precision_original': precision_original,
            'precision_cuantizada': precision_cuantizada,
            'caida_precision': precision_original - precision_cuantizada,
            'aceptable': (precision_original - precision_cuantizada) < 0.02
        }

2. Testing de Rendimiento en Dispositivo

import time
import psutil

class TestadorRendimientoEnDispositivo:
    def __init__(self, ruta_modelo):
        self.interprete = tf.lite.Interpreter(model_path=ruta_modelo)
        self.interprete.allocate_tensors()

    def benchmark_inferencia(self, entradas_test, num_ejecuciones=100):
        """Benchmark de inferencia en dispositivo"""
        detalles_entrada = self.interprete.get_input_details()

        # Calentamiento
        for _ in range(10):
            self.interprete.set_tensor(detalles_entrada[0]['index'], entradas_test[0])
            self.interprete.invoke()

        # Benchmark
        latencias = []

        for i in range(num_ejecuciones):
            inicio = time.perf_counter()
            self.interprete.set_tensor(detalles_entrada[0]['index'], entradas_test[i % len(entradas_test)])
            self.interprete.invoke()
            fin = time.perf_counter()

            latencia_ms = (fin - inicio) * 1000
            latencias.append(latencia_ms)

        return {
            'latencia_ms': {
                'media': np.mean(latencias),
                'p50': np.percentile(latencias, 50),
                'p95': np.percentile(latencias, 95),
                'p99': np.percentile(latencias, 99)
            },
            'throughput_fps': 1000 / np.mean(latencias),
            'cumple_requisito_tiempo_real': np.percentile(latencias, 95) < 50
        }

3. Testing de Impacto en Batería

class TestadorImpactoBateria:
    def medir_consumo_energia(self, duracion_segundos=60):
        """Medir drenaje de batería durante inferencia"""
        import subprocess

        # Resetear estadísticas de batería
        subprocess.run(['adb', 'shell', 'dumpsys', 'batterystats', '--reset'])

        # Ejecutar modelo continuamente
        tiempo_inicio = time.time()
        conteo_inferencia = 0

        while time.time() - tiempo_inicio < duracion_segundos:
            interprete = tf.lite.Interpreter(model_path=self.ruta_modelo)
            interprete.allocate_tensors()
            interprete.invoke()
            conteo_inferencia += 1

        # Obtener estadísticas de batería
        resultado = subprocess.run(
            ['adb', 'shell', 'dumpsys', 'batterystats'],
            capture_output=True,
            text=True
        )

        return {
            'conteo_inferencia': conteo_inferencia,
            'inferencias_por_1000mah': 1000 / poder_por_inferencia_mah if poder_por_inferencia_mah > 0 else float('inf')
        }

4. Testing Cross-Dispositivo

class TestadorCrossDispositivo:
    def __init__(self, ruta_modelo):
        self.ruta_modelo = ruta_modelo
        self.dispositivos = []

    def agregar_dispositivo(self, id_dispositivo, especificaciones):
        """Registrar dispositivo para testing"""
        self.dispositivos.append({
            'id': id_dispositivo,
            'especificaciones': especificaciones,
            'resultados': None
        })

    def testear_todos_dispositivos(self, datos_test):
        """Ejecutar tests en todos los dispositivos registrados"""
        for dispositivo in self.dispositivos:
            print(f"Testeando en {dispositivo['especificaciones']['nombre']}...")

            self.desplegar_a_dispositivo(dispositivo['id'], self.ruta_modelo)

            resultados_rendimiento = self.ejecutar_benchmark_dispositivo(dispositivo['id'], datos_test)
            precision = self.ejecutar_test_precision(dispositivo['id'], datos_test)

            dispositivo['resultados'] = {
                'rendimiento': resultados_rendimiento,
                'precision': precision
            }

        return self.analizar_resultados_cross_dispositivo()

    def analizar_resultados_cross_dispositivo(self):
        """Analizar varianza de resultados entre dispositivos"""
        latencias = [d['resultados']['rendimiento']['latencia_ms']['p95'] for d in self.dispositivos]
        precisiones = [d['resultados']['precision'] for d in self.dispositivos]

        return {
            'varianza_latencia': {
                'min': min(latencias),
                'max': max(latencias),
                'consistente': (max(latencias) - min(latencias)) / min(latencias) < 0.3
            },
            'varianza_precision': {
                'min': min(precisiones),
                'max': max(precisiones),
                'consistente': (max(precisiones) - min(precisiones)) < 0.02
            }
        }

Testing Ambiental

class TestadorAmbiental:
    def testear_impacto_temperatura(self, modelo, temperaturas=[0, 25, 45, 60]):
        """Testear rendimiento del modelo a diferentes temperaturas"""
        resultados = {}

        for temp in temperaturas:
            print(f"Testeando a {temp}°C...")

            rendimiento = self.ejecutar_test_rendimiento(modelo)
            precision = self.ejecutar_test_precision(modelo)

            resultados[f'{temp}C'] = {
                'latencia_ms': rendimiento['latencia_ms']['p95'],
                'precision': precision,
                'throttled_termico': rendimiento['frecuencia_cpu'] < rendimiento['frecuencia_cpu_max'] * 0.8
            }

        return resultados

Mejores Prácticas

PrácticaDescripción
Testear en Hardware ObjetivoSiempre validar en dispositivos de despliegue reales
Validación de CuantizaciónVerificar <2% caída de precisión
Requisitos Tiempo RealTestear latencia P95/P99, no solo promedio
Impacto BateríaMedir mAh por inferencia
Offline PrimeroAsegurar que modelo funciona sin conectividad
Rango AmbientalTestear temperatura, iluminación, movimiento
Degradación EleganteDefinir comportamiento fallback

Checklist de Despliegue

✅ Pre-Despliegue

  • Modelo cuantizado testeado
  • Testeado en dispositivo spec mínimo
  • Impacto batería medido
  • Capacidad offline verificada
  • Mecanismo actualización OTA testeado

✅ Validación

  • Consistencia cross-dispositivo verificada
  • Rango ambiental testeado
  • Uso memoria dentro límites
  • Throttling CPU manejado elegantemente
  • Manejo de errores para agotamiento recursos

✅ Monitoreo

  • Telemetría en dispositivo implementada
  • Rendimiento modelo rastreado por tipo dispositivo
  • Monitoreo drenaje batería activo
  • Reportes crash configurados

Conclusión

El testing de edge AI va más allá de validación de modelos en la nube—requiriendo testing consciente de hardware, validación de restricciones de recursos, robustez ambiental y consistencia cross-dispositivo.

Empieza con validación de cuantización, benchmark en hardware objetivo, mide impacto de batería y testea entre variaciones de dispositivos. El objetivo: IA confiable que corre rápido, eficiente y offline—en cualquier lugar, en cualquier momento.