Por Andrés Tovar
12/09/2017
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La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo poco a poco en una característica ineludible en el mercado de teléfonos inteligentes, la personalización de alimentación, asistentes virtuales, e incluso la vida de la batería.
Compañías como Apple y Huawei están agregando chips de IA adicionales a los teléfonos inteligentes para manejar muchas de sus nuevas tareas. Estos son complementarios a los chips de CPU y GPU existentes ya en teléfonos, y configurados para ser más rápidos para un propósito específico a expensas de poder hacer cualquier otra cosa. -también mantienen las tareas de IA de vaciar la carga del teléfono rapidito-.
Este martes, durante el evento de presentación de los iPhone 8 y X, Apple ha presentado el motor Neural, ubicado dentro del chip A11 Bionic, listo para competir con su par de Huawei, el Kirin 970 .
El motor neuronal de Apple procesará tareas como su nuevo reconocimiento facial FaceID, la comprensión de comandos de voz para Siri y el procesamiento de imágenes.
Esto no es sólo una tendencia de teléfonos inteligentes tampoco. Google construyó un chip IA denominado Unidad de Procesamiento de Tensor que pronto estará disponible para los usuarios de su negocio en la nube. Y Microsoft está desarrollando una tecnología similar en la nube y también tiene un chip personalizado en su HoloLens. El otoño pasado, Intel adquirió una compañía llamada Movidius para crear chips IA que se centran en el procesamiento de imágenes.
No todo el mundo cree que los chips específicos de AI son el futuro. Nvidia, fabricante de la unidad de procesamiento de gráficos, descubrió a mediados de los años 2000 que sus GPUs aceleraban enormemente los algoritmos de aprendizaje profundo, lo cual era muy prometedor en la investigación de la IA. La compañía invirtió en apoyar el funcionamiento de los algoritmos en sus GPUs, y ha visto una explosión masiva de sus ingresos desde el comienzo del auge de IA en 2012.
Las GPUs son menos eficientes en energía que los chips de especialidad -que son importantes para los centros de datos y los teléfonos celulares-, pero tienen la ventaja de poder manejar gráficos complejos como realidad virtual, realidad aumentada y juego de azar. (También vale la pena señalar que Nvidia no tiene mucha presencia en las GPU móviles, que es propiedad de Qualcomm, lo que convierte a la GPU móvil en teléfonos insignia como el Samsung S8, HTC U11, LG V30 y Google Pixel).
La apuesta de Apple con la IA
Apple, al igual que Google, ha apostado gran parte de su futuro en aumentar la inteligencia de sus dispositivos. Aunque la compañía presentó el primer asistente personal virtual, Siri, en 2011, desde fuera se pudiera pensar que la firma de la manzana ha estado retrasada en la investigación y el desarrollo de la IA.
Apple destaca que este no es el caso. Recientemente aumentó la visibilidad de su investigación e implementación de IA, el año pasado contrató al veterano investigador de la IA Ruslan Salakhudinov de Carnegie Mellon para dirigir sus esfuerzos de investigación. La compañía también comenzó a publicar documentos de investigación (en contraste con su silencio típico en I + D interno), y comenzó un blog para comunicar más sus actividades.
Durante su conferencia de desarrolladores de la WWDC de junio, Apple introdujo Core ML, un marco para construir algoritmos de inteligencia artificial en aplicaciones para productos de Apple.
Desde entonces, Google y Amazon han construido convertidores para que su IA sea compatible con el nuevo formato de Apple. La compañía también ha implementado IA en sus teléfonos, tabletas y computadoras, y mejorar las capacidades de Siri. Y aseguran que es solo el comienzo.
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