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Un grupo de investigadores de MIT presentaron un nuevo chip optimizado para aprendizaje profundo, un acercamiento al desarrollo de inteligencia artificial que se está volviendo muy popular. El chip, nombrado Eyeriss, podría permitir que los celulares lleven a cabo tareas como procesamiento natural del lenguaje y reconocimiento facial sin necesidad de una conexión a internet.
El objetivo es lograr máquinas capaces de aprender procesos y operaciones complejas que sean portátiles. Esto mejoraría dramáticamente la funcionalidad de accesorios de la vida diaria como celulares, relojes inteligentes y dispositivos del Internet de las Cosas (IoT).
En la actualidad los teléfonos celulares integran asistentes como Siri, que requiere de mucha energía para procesar solicitudes de voz, además de una conexión a internet para comunicarse con los servidores de Apple que después envían una respuesta tomándose algo de tiempo para lograrlo. Eyeriss promete ser mucho más eficiente debido a que no requerirá una conexión a internet para funcionar. Esto significa que también sería capaz de lograr que la batería de un smartphone dure hasta 10 veces más de lo normal.
Eyeriss es lo último en chips de aprendizaje profundo y competirá contra procesadores como el Snapdragon 820A y el 820Am de Qualcomm, los cuales utilizan aprendizaje profundo para asistir al usuario mientras conduce. Entre otras compañías desarrollando chips similares se encuentran Nvidia y Google.
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El equipo creador del Eyeriss, liderado por Vivienne Sze del departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT, presentó el chip en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido en San Francisco, California, donde los utilizaron para llevar a cabo tareas de reconocimiento de imágenes. Aún no hay detalles acerca de cómo llegará este chip a dispositivos móviles.
