Nuevo chip de MIT podrá hacer que smartphone haga tareas dignas de un AI

Tecnología
201602
Ayer, un equipo de investigadores del  MIT ha introducido un nuevo equipo de chip optimizado para el aprendizaje profundo, una aproximación a la inteligencia artificial que está ganando popularidad. El chip, conocido como "Eyeriss" podría permitir que los dispositivos móviles para realizar tareas como el procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento facial sin estar conectado a internet. Es el último intento de hacer que las complejas operaciones de la máquina de aprendizaje más portátil. Eso significa que nuestros teléfonos inteligentes, pueden llevar puestos, robots, vehículos auto-conducción, y otros dispositivos IO podrían comenzar a realizar los procesos de aprendizaje complejos profunda a nivel local - algo que hasta ahora ha sido muy difícil de hacer.

El aprendizaje profundo ha exigido tradicionalmente grandes cantidades de procesamiento de la computadora. GPU, los chips de computadora diseñados para hacer que los gráficos que vemos en la pantalla de nuestro ordenador, son un buen caballo de batalla suficiente para manejar la tarea. Sin embargo, las GPU vienen con un inconveniente: se chupan una tonelada de poder. Esto los hace poco prácticos para utilizar para el aprendizaje profundo en los dispositivos móviles. La solución a este ha sido tomar los datos brutos recogidos por los dispositivos, subirlo en internet, lleve a cabo el aprendizaje profundo en los servidores GPU de gran alcance, a continuación, disparar los resultados de vuelta en internet al dispositivo.

Esto puede dar lugar a algunos problemas que el Eyeriss es la promesa de resolver. La primera es que si el dispositivo móvil no puede encontrar una conexión a Internet, entonces no puede llevar a cabo tareas de aprendizaje profundas. (Siri, por ejemplo, necesita una gran cantidad de potencia de procesamiento para entender el habla, por lo que no funcionará a menos que pueda llegar a los servidores de Apple a través de Internet.) Cuando se las arreglan para conectarse a Internet, los datos que los dispositivos de subir a servidores remotos pueden ser de naturaleza personal, lo que conduce a problemas de privacidad. También está el molesto problema de la latencia de transmisión - la cantidad de tiempo que toma para que la información que se enviará desde su dispositivo móvil y la espalda. Los investigadores afirman Eyeriss está diseñado de una manera que lo hace 10 veces más eficiente energéticamente, lo que significa que podría evitar todos estos problemas sin matar a su batería.

QUALCOMM Y NVIDIA ESTÁN PERSIGUIENDO EL MISMO OBJETIVO

Eyeriss es el último de una serie de fichas que se anunció que se están llevando a cabo el aprendizaje profundo de los servidores remotos. Qualcomm acaba de revelar sus  Snapdragon 820A procesadores y 820AM en el CES 2016, que permiten a los coches para la detección de múltiples marcas del carril y entender las señales de tráfico mediante el aprendizaje profundo. Nvidia también  hizo alarde de su máquina de aprendizaje mercancías en el CES, demostrando cómo su procesador Tegra podría utilizar el aprendizaje profundo para ser utilizado para la conducción autónoma. Y Google ha anunciado recientemente una asociación con el fabricante de chips Movidius destinada a  mejorar el reconocimiento facial en los teléfonos .

El equipo de investigación del MIT, dirigido por Vivienne Sze del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del MIT, introdujo el chip en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido en San Francisco, donde se usaron para llevar a cabo una tarea de reconocimiento de imágenes. Los planes para cuando el Eyeriss llegará a dispositivos no han sido anunciados.

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