Hay una gran razón de por qué no ve redes neuronales en los dispositivos móviles en este momento: energía.
Muchos de estos sistemas de inteligencia artificial similares al cerebro dependen de procesadores grandes, de múltiples núcleos gráficos para trabajar, que simplemente no son prácticos para un dispositivo destinado a la mano o la muñeca.
Pero el MIT trabaja en una solución.
Recientemente reveló Eyeriss, un chip que promete redes neuronales en dispositivos de muy baja potencia.
A pesar de que cuenta con 168 núcleos, consume 10 veces menos energía que los procesadores gráficos que usted encuentra en los teléfonos, se puede meter a uno de estos nuevos chips en un teléfono sin tener que preocuparse de que matará la batería.
El truco es evitar el intercambio de datos cuando sea posible.
Cada uno de los núcleos (que sirve eficazmente como una neurona) tiene su propia memoria, y comprime los datos cada vez que sale.
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También mantiene la cantidad de trabajo a un mínimo. Núcleos cercanos pueden hablar directamente entre sí, para que no tengan que hablar con una fuente central (por ejemplo, la memoria principal) si lo que necesitan está a mano.
Además de eso, un circuito especial de delegación da a los núcleos todo el trabajo que puedan manejar sin tener que volver a buscar datos.
El impacto de este chip para el aprendizaje de máquina podría ser enorme.
Usted podría tener su teléfono inteligente (o cualquier otro dispositivo de baja potencia) manejando el procesamiento basado en Inteligencia Artificial a nivel local, en lugar de ir a un servidor de Internet donde los retrasos y la seguridad son problemas.
Muchos de los dispositivos que usted maneja serían mejores si se adaptasen a nuevas situaciones o aprendiesen acerca de sus entornos.
Fuente: Engadget
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