Revolución IA
La Inteligencia Artificial está llamada a protagonizar la próxima Revolución tecnológica
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Inteligencia Artificial en un chip
Fernando P. 04/09/2017
Temas: Actualidad Aplicaciones Divulgación
Hace tiempo que la mayor parte de la población occidental lleva encima un dispositivo que se
denomina smartphone, que podría pensarse que es algo que tiene cierta inteligencia. Pero depende
de lo que entendamos por inteligencia.
En realidad, los smartphone se denominan así porque supusieron un salto importante respecto de los
diseños anteriores en cuanto a que son computadores básicamente completos que también permiten
funcionar como un teléfono. Vienen a ser una versión muy portátil de un ordenador personal
convencional.
Superada la transición de los antiguos teléfonos a los smartphones, ahora nos venimos
encontrando con anuncios sobre incorporación de Inteligencia Artificial a nuevos modelos de
teléfonos móviles.
Sin ir más lejos, la compañía Huawei
ha anunciado recientemente la introducción de un nuevo
procesador para los teléfonos móviles que fabrica y que cuenta con capacidad nativa de
Inteligencia Artificial.
Clasificadores y procesadores
Ya hemos visto que los
clasificadores son un concepto bastante
útil para atacar
problemas que consideramos difíciles.
También hemos visto que, en la práctica, un clasificador suele estar definido por
una función matemática. Estas funciones
vienen a ser enormemente complejas, pero no son más que construcciones matemáticas.
Los procesadores que se usan en la mayoría de computadores son bastante buenos ejecutando operaciones
matemáticas y cuando están bien programados pueden simular bien cualquier construcción matemática, por
compleja que sea. En realidad, ya hemos visto que los procesadores de los computadores
apenas han cambiado en mucho
tiempo, de la misma forma que las Matemáticas tampoco suelen cambiar mucho.
Los procesadores al uso tienen un problema de velocidad a la hora de implementar los clasificadores más complicados.
Las aplicaciones más comunes de clasificación de imágenes o de voz usan clasificadores construidos
a partir de redes neuronales artificiales que requieren de cantidades inmensas de operaciones
matemáticas para funcionar. Este tipo de cosas desborda con facilidad a los procesadores más
potentes.
Clasificadores en un chip
Surge entonces, de forma natural, la idea de ver si se puede acelerar el proceso por la via de
construir procesadores especializados que, en vez de ser capaces de realizar operaciones matemáticas elementales
(sumas, restas, multiplicaciones, divisiones ...), se especialicen en ejecutar operaciones mucho más
elaboradas, del tipo que son necesarias en las redes neuronales artificiales.
Este tipo de operaciones vienen a ser multiplicación de matrices, cálculo de
funciones de activación y otras
operaciones especializadas. No se trata de expandir las capacidades de los procesadores actuales,
que cuantas más cosas tienen más energía consumen y más problemáticos se vuelven, sino de
crear procesadores nuevos especializados que sólo sirvan para simular redes neuronales
artificiales.
Por otro lado, la precisión de los cálculos en la simulación de una red neuronal artficial no es
muy importante. Esto es susceptible de ser explotado en forma de procesadores especializados que
tengan una precisión bastante pobre pero a cambio sean tremendamente rápidos.
El motivo fundamental de crear estos procesadores especializados es que
puedan ser muy rápidos ya que no hay que explicarles el trabajo en forma de operaciones
matemáticas simples, sino mediante estructuras mucho más complejas que ellos ya saben cómo
reducir a operaciones simples.
Este tipo de procesadores hace tiempo que existen, con más o menos éxito. Pero el auge constante
de las aplicaciones que demandan clasificadores para tareas de reconocimiento de imágenes
o de voz, entre otras está llevando a los fabricantes a meterse de lleno en esta
tecnología.
La mejora de velocidad entre usar un procesador convencional y uno especializado para
simular una red neuronal artificial puede estar entre 20 y 50 veces.
Naturalmente, estos procesadores novedosos no son procesadores aptos para un computador
digital genérico, sólo sirven para una cosa: simular redes neuronales
artificiales. Tienen sentido mientras este tipo de técnicas tenga suficiente demanda.
Inteligencia Artificial en dispositivos de gran consumo
Los smartphone actuales tienen procesadores de gran potencia, pero tienen limitaciones
de consumo de energía y la simulación de redes neuronales artificiales para construir
clasificadores es algo que lleva al límite a estos dispositivos.
Es por eso que los principales fabricantes están rediseñando los procesadores de los
teléfonos móviles, incorporando procesadores adicionales muy eficientes específicos para simular redes neuronales
artificiales.
Con esta estrategia se abre el camino a un nuevo abanico de aplicaciones que puedan
clasificar imágenes mucho más rápido o que puedan reconocer voz mucho mejor. Básicamente, se descarga
al procesador principal del dispositivo de esta pesada tarea y se rebaja mucho el consumo de energía.
Es de esperar que este tipo de estrategias se apliquen también a otros dispositivos
que sean susceptibles de incorporar clasificadores complejos
y que puedan beneficiarse del aumento de eficiencia con el uso de procesadores especializados.
Los nuevos procesadores no añaden inteligencia ni habilidades especiales a los computadores
tradicionales, pero permiten usar clasificadores más grandes, de forma más rápida y más
eficiente.
Para saber más:
Noticia en medio especializado sobre el anuncio de la compañía Huawei de dotar a sus teléfonos móviles de procesadores especializados para la simulación de redes neuronales artificiales de forma que los teléfonos puedan ejecutar aplicaciones estándar de clasificación de forma más eficiente.
El procesador especializado TPU es un desarrollo de la compañía Google que lo usa de forma masiva en sus enormes sistemas de clasificación, consiguiendo una reducción significativa de los recursos necesarios respecto a la solución de implementar clasificadores en procesadores tradicionales.
Las redes neuronales artificiales son una forma de definir familias de funciones matemáticas muy flexibles, con un gran número de parámetros que pueden entrenarse con relativa facilidad para definir clasificadores en tareas muy comunes como el reconocimiento de imágenes o de voz.
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