[ca] La informàtica està present en tot arreu. Amb la creixent necessitat d'implementar solucions a problemes eficients i automàtiques d'una manera distribuïda, o d'oferir productes a clients neix l'IoT, on els dispositius estan connectats constantment a internet. Dins dels productes que es poden oferir dins de l'IoT, neixen productes que poden oferir solucions a problemes d'una manera totalment distribuïda, intentant no haver de centralitzar el processament de les dades generades per aquests dispositius d'IoT. Neix així l'Edge Computing, on s'intenten processar les dades a prop d'allà on són generades en comptes d'enviar-les a un lloc per processar-les d'una manera centralitzada. Amb el creixent augment de l'ús de la IA, sorgeixen noves aplicacions com, per exemple, la visió per computador, on de manera automàtica "s'ensenya "al computador a saber què hi ha a una imatge. La investigació en aquest camp millora els models per predir els objectes tant en precisió, com en velocitat de processament. Neix així YOLO, un model capaç de fer prediccions en temps real (depenent, però, del hardware). Però, què passa si volem dur aplicacions de IA a l'Edge? Neix així l'edge intelligence, disciplina a on el processament de vídeo té molt a dir. Busca millorar els temps de resposta principalment, però no tot és tan fàcil: a l'edge, possiblement, és difícil estar connectats a la corrent i molt probablement s'ha de funcionar amb bateries. Les possibles aplicacions d'això són realment punteres: smart cities, per exemple. Tot i que, molt probablement, les millors aplicacions de l'edge intelligence encara no han sigut descobertes. Neix aquí la necessitat d'aquest treball de final de grau. En aquest treball, es simula un entorn edge d'un node que obté imatges a través d'una càmera i les ha de processar. No només això, sinó que aquest node ha d'intentar aprofitar al màxim l'energia de la que disposa, i, per tant, processar amb més o menys recursos en funció de l'estat de càrrega de la bateria. En aquest treball de final de grau, s'aconsegueix executar els models de YOLO en un hardware bastant limitat, s'estudia el seu comportament per, posteriorment, oferir una solució que intenta fer un ús conscient de la bateria de la que disposa el node per tal d'intentar aconseguir que duri el màxim possible mentre segueix oferint la funcionalitat que ha d'oferir: reconèixer objectes. Tot i les limitacions trobades i la complexitat del treball, es proposa un model d'aplicació que implementa allò necessari i definit als objectius, i s'acaba avaluant la solució per tal d'obtenir una possible crítica o millora.

[en] Computers are everywhere. With the increase in the need of offering efficient and automatic solutions to problems in a distributed maneer, or just to offer products to clients, IoT becomes a truth, where devices are always connected to internet. In IoT, there are totally distributed solutions to avoid a central processing of data generated by those devices. Edge computing becomes a reality, where data is processed near where it is generated, instead of getting processed in a centralised manneer. New AI applications such as computer vision, where the computer gets taught how to recognize objects in an image, become a reality with the increase in usage of AI. Research focused on that helps improving precision and speed processing when recognising, giving life to YOLO, a model capable of making real time predictions depending on the hardware used. What if we want to execute AI applications in the edge? This is called Edge Intelligence, where video processing is an important topic. Edge intelligence tries to inmprove response times mainly, but not everything is that easy: in the edge, there is the need of using batteries as continous power may not be available. Applications of edge intelligence are really interesting, for example, smart cities. However, the most impressive edge intelligence applications will be discovered in the future. In this scenario, the need of this Bachelor's thesis becomes a reality. In this thesis, an edge environment is simulated with one node has to obtain images using the camera and process them. This node also has to be as most efficient as possible when using the battery resulting in using more or less resources based on the current battery. In this Bachelor's thesis, we achieve executing YOLO models in a limited hardware. Then, the model behaviour is analysed so, later on, we can offer a solution where the application recognises objects as well as uses the battery trying to make it last longer. Even when the project has had some limitations and it has been complex, an application implementing what has been detected as objectives is proposed. An evaluation of the solution is done at the end searching for a possible improvement or criticism.