Este trabajo presenta una estrategia para implementar una forma distribuida del algoritmo genético (GA) en dispositivos de baja potencia, bajo costo y memoria de tamaño reducido con el objetivo de aumentar el rendimiento y reducir el consumo de energía en comparación con los GAs independientes. Esta estrategia se enfoca en hacer que una versión distribuida del GA sea factible de ejecutar como un sistema integrado de bajo costo y bajo consumo de energía utilizando dispositivos como microcontroladores de 8 bits (uCs) e Interfaz Periférica Serial (SPI) para la transmisión de datos entre esos dispositivos. Se presentan detalles sobre cómo se diseñó el GA distribuido a partir de una implementación independiente anterior realizada por los autores y cómo está estructurado el proyecto. Además, este trabajo investiga las limitaciones de la implementación y muestra resultados sobre su correcto funcionamiento, la mayoría de ellos recopilados con la técnica de Hardware-In-Loop (HIL), y el consumo de recursos como memoria y tiempo de procesamiento. Finalmente, se analizan algunos escenarios para identificar dónde se puede utilizar esta versión distribuida y cómo se compara con la implementación independiente de un solo nodo en términos de rendimiento y consumo de energía.