La inteligencia en el borde está actualmente enfrentando varios desafíos importantes que dificultan su rendimiento, siendo la principal desventaja el cumplimiento de los altos requisitos de recursos del aprendizaje profundo por parte de los dispositivos de computación en el borde con recursos limitados.