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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
Red neuronal 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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