Soy estudiante de informática y la mayor parte de mi formación en inteligencia artificial fue estrictamente en Python. Trabajaba con PyTorch y TensorFlow en notebooks Jupyter sobre GPUs de Google Colab, una experiencia potente pero algo desconectada de las aplicaciones web que me gustaba crear. Para mi proyecto final quise cerrar esa brecha y me pregunté si era posible ejecutar una red neuronal directamente en el navegador del cliente sin depender de un servidor backend.

El descubrimiento fue TensorFlow.js, una librería que permite definir, entrenar y ejecutar modelos en JavaScript. Lo más interesante es que aprovecha WebGL para usar la GPU del usuario, de modo que los cálculos pesados se realizan en la tarjeta gráfica del cliente en lugar de en la CPU.

El primer prototipo fue una aplicación sencilla de detección de objetos basada en un modelo preentrenado como COCO SSD. Muy rápido me topé con dos problemas principales: el tamaño de los archivos del modelo que suponía descargas de varios megabytes y tiempos de carga muy largos en redes lentas, y la latencia en la primera inferencia que provocaba bloqueos de la interfaz durante 2 o 3 segundos.

Para optimizar el rendimiento aprendí y apliqué varias técnicas prácticas: quantización para reducir pesos a Int8 y disminuir drásticamente el tamaño de descarga, warmups para ejecutar una predicción dummy al cargar la página y compilar los shaders WebGL, uso de modelos compactos como MobileNet en lugar de arquitecturas grandes, y almacenamiento en IndexedDB para cachear pesos y evitar descargas repetidas. También integré streaming de pesos, carga progresiva de la interfaz mientras se descargan los archivos, uso de web workers para mover la preparación de datos fuera del hilo principal y fallback a WASM cuando WebGL no estaba disponible. Con estas mejoras añadí además estrategias de pruning y conversión a formatos optimizados para navegador.

El resultado fue una funcionalidad de filtro para webcam que detecta caras en tiempo real a 30 FPS en muchos equipos de gama media. No fue perfecto ni limpio al principio, pero demostró que el futuro de la IA no solo pasa por granjas de servidores: también por ejecutarlo en el borde, en dispositivos y navegadores, mejorando la privacidad y reduciendo costes de infraestructura.

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