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Google crea un chip de inteligencia artificial para objetos

La firma anunció la salida de un microchip más pequeño que un centavo de dólar que podría extender la capacidad de machine learning en objetos o sensores conectados.
mié 25 julio 2018 12:45 PM
Más pequeño que un centavo
Caben hasta cuatro chips de Google dentro de un centavo de dólar.

Google busca darle al concepto del internet de las cosas un nuevo camino con el desarrollo de un nuevo microchip que permitirá a las empresas extender el procesamiento de sus algoritmos de machine learning o inteligencia artificial dentro de objetos o sensores conectados en lo que se considera la “orilla” o puntas de la red.

El nuevo microprocesador es conocido como Edge TPU está construido como un chip ASIC (Circuito Integrado de Aplicación Específica, en español) diseñado para ejecutar los modelos TensorFlow Lite ML –las librerías de código abierto de inteligencia artificial de Google– en las puntas de la red.

Junto con el nuevo microchip, Google presentó un nuevo software conocido como Cloud IoT Edge, el cual amplía la capacidad de inteligencia artificial de Google Cloud a las puertas de enlace y dispositivos conectados en la red.

La promesa de Google es permitir a las empresas crear y entrenar modelos machine learning en la nube y luego ejecutar esos modelos en el dispositivo Cloud IoT Edge acelerados por los nuevos microchips.

En otras palabras, contrario a tener que esperar a que los sensores u objetos que se encuentran ubicados en diferentes puntos de un red –muchos de ellos alejados del centro de datos– colecten y regresen la información al centro de datos para que la empresa puedan interpretarlos o entrenar los modelos de inteligencia artificial, el nuevo chip les permite tomar decisiones locales, en tiempo real e inteligentes.

Dado su tamaño, en el que es posible colocar hasta cuatro de estos chips dentro de un centavo de dólar y su bajo consumo de energía, los ejecutivos de Google fueron enfáticos en señalar que el nuevo chip no corre modelo de machine learning completos, ni hace un procesamiento o entrenamiento de algoritmos.

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Al correr una versión Lite de TenserFlow el chip es capaz de correr modelos pre-entrenados en la nube, reduciendo significativamente la latencia y el tiempo de operación de dispositivos como cámaras, sensores u objetos conectados a la red.

De crecer la presencia de estos chips, Google tendrá una fuerte relevancia en el desarrollo del mundo hiperconectado y tendencias como IoT dado que cada foco, cafetera, cámara de seguridad y objeto, con uno de estos microchips, no sólo podría mejorar su operación o hacerse más inteligente conforme su uso avance, sino que además daría a la compañía mayor relevancia en el mundo físico a la que ya tiene gracias a la presencia masiva de dispositivos con Android.

La misma compañía aseguró que de acuerdo con un análisis de la consultora IDC, la cantidad de datos generados por los dispositivos conectados superará los 40,000 millones de gigabytes en 2025, por lo que el análisis de esa información lo más pronto posible será mucho más relevante en los siguientes años.

El nuevo microchip de TenserFlow Edge TPU estará disponible para desarrolladores partir de octubre.

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