Trabajo en chips que permitan a las máquinas aprender por sí mismas, creando patrones propios

Google y Movidius han anunciado una nueva colaboración entre ambas empresas para conseguir teléfonos móviles con una inteligencia superior, que lleve a esta a un nivel más allá, moviendo los procesos que hasta ahora se efectúan solo en la nube (por su complejidad, la falta de potencia de los aparatos móviles) a smartphones sin conexión. Es decir, de manera local. El proceso pretende que los nuevos chips de la familia Myriad 2, 20 veces más potentes que los que se usan actualmente, sean capaces de llevar a cabo operaciones de deep learning no solo de análisis del entorno, sino de comparación y compresión de lo que les rodea, aprender de ello y evolucionar.

Móviles que aprenden por sí solos

Con la tecnología actual, el proceso de aprendizaje profundo que Google busca con su asociación con Movidius sería impensable. Estaríamos hablando de un rendimiento lento y un consumo de batería inasumible para los smartphones de hoy en día. Estas limitaciones se superarían con el chip MA2450, que permitirá que las máquinas no solo puedan procesar datos y buscar entre ellos de manera local sin conectarse a centros de datos en la nube, sino hacer análisis y comparaciones que les permitan extrapolar conclusiones de una manera mucho más personalizada. Y aprender de ellas.

 

Actualmente no es posible por problemas de energía, coste y tamaño, pero el nuevo chip podría solucionar todo esto, al tiempo que ofrecerá la potencia necesaria para permitir procesos de inteligencia comparables en funcionamiento a un cerebro humano. De esta manera Google pretende llevar la inteligencia de las máquinas a un nivel superior, dándoles las herramientas para aprender por sí mismas. Para Movidius, sin embargo, su alianza con Google acelerará su objetivo de dar inteligencia visual a las máquinas para que puedan entender el mundo de una manera más natural.

¿Para qué productos se utilizará?

No se ha hablado por el momento de qué dispositivos se beneficiarán de esta tecnología, pero a juzgar por el vídeo anterior los teléfonos móviles y los coches autónomos parecen dos objetivos claves para Google. Para Movidius, los móviles y los wearables serían lo principal.

Nuestra colaboración con Movidius permitirá nuevas categorías de productos que sorprenderán a la gente, cosas que la gente no ha visto todavía.

Hemos hablado con Movidius y aunque sus responsables aún no pueden adelantar productos con estos nuevos chips, están muy contentos con el reto que Google tiene por delante, y creen que impactará en nuestras vidas cotidianas:

Por el momento no vamos a anunciar ningún producto específico, pero estamos muy emocionados con el trabajo que está haciendo Google y creemos que hablan en serio cuando dicen de traer inteligencia artificial útil a aparatos que la gente va a usar en su día a día.

Familia Myriad 2: un chip pequeño de grandes prestaciones

Chip de Movidius: pequeño pero de una potencia que permitirá grandes progresosChip de Movidius: pequeño pero de una potencia que permitirá grandes progresos

Google ha licenciado los chips VPU de la familia Myriad 2, el MA2150 y el MA2450, pequeños chips de 12 núcleos especializados en permitir procesos a baja potencia y avanzados sistemas de visión artificial para deep learning. Estos nuevos chips tienen que ser capaces de llevar gran potencia a los dispositivos al tiempo que ser eficientes en el consumo de energía, para poder ser realmente útiles para el consumidor.

Al respecto, Remi El-Ouazzne, CEO de Movidius, ha destacado para TechCrunch, que el ahorro de energía de estos chips es de 10-100X si los comparamos con los que se utilizan actualmente, hasta cinco veces el rendimiento de los smartphones actuales. 

Viejos compañeros de investigación

La colaboración de Google y Movidius en este proyecto es solo una más. Ambas compañías ya trabajaron juntas en Project Tango, un proyecto en el que Google utilizó uno de los chips de Movidius con visión artificial para detectar movimiento y posición espacial. El objetivo de esta plataforma fue el de que los dispositivos pudieran precisar su posición exacta lo que puede es muy útil para aplicaciones de realidad aumentada, mapas o navegación. Ahora que tienen conciencia de dónde están, es tiempo de que puedan procesar lo que les rodea.

Relacionados

Nos encanta escucharte ¿Nos dejas tu opinión?