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La IA se baja de la nube para meterse en el móvil: un nuevo presente y promesas de futuro

La IA se baja de la nube para meterse en el móvil: un nuevo presente y promesas de futuro
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Cuando oímos o leemos sobre Inteligencia Artificial es fácil pensar en esas películas de ciencia ficción donde máquinas superinteligentes plantan cara a humanos más débiles. Lo hemos visto a través de Skynet, en Ex Machina o Blade Runner.

La realidad es que la actual IA está sirviendo al ser humano de las formas más profanas e inesperadas: simplificando nuestros viajes, echándonos un cable para encontrar ese restaurante ideal cuando nos ruge la tripa o amplificando nuestros videojuegos con nuevas capas de interactividad. La IA ha saltado de las grandes granjas de cálculo para colarse en nuestros teléfonos. Y el futuro no puede ser más prometedor.

Breve historia de la IA móvil

Para hablar de IA en el ámbito cultural podríamos remontarnos hasta ese coloso que daba la bienvenida a la ciudad de Rodas. Según el mito, el dios Helios hablaba a través de la estatua. Es decir, un objeto inanimado adquiriendo habilidades propias del ser humano. Los primeros autómatas no eran sino «máquinas imitando la figura y movimientos de seres animados». Nada de razonamiento lógico, aún, acaso pantomimas disfrazadas de ventriloquia como aquel Turco que jugó y ganó a Napoleón Bonaparte en una partida de ajedrez

Las nociones modernas sobre procesamiento inteligente en cualquier artefacto tecnológico son herencia de las primeras máquinas predictivas diseñadas por el matemático y criptógrafo inglés Alan Turing. El mismo que formuló el test que, cada cierto tiempo, parece formalmente superado. Aunque el propio Turing ya dejaba claro que su postulado era —o debía ser— permeable a cambios. No por obsoleto, hoy existen alternativas para medir la IA más centradas en su capacidad de razonar la respuesta que de imitar una simple respuesta “correcta”. Esto mismo propone el deep learning: un aprendizaje constante y mutable. Como el nuestro, vaya.

Portada

La IA aún estaba orientada únicamente a ordenadores. Poco a poco se trasladó al portátil, al convertible y a modelos más pequeños. Y, si durante décadas el PC fue el núcleo central, el mercado del smartphone empezó a fagocitar al resto.

Detengámonos al comienzo de la actual década. En un escenario repetitivo y sin contrastes, algunas empresas trataron de despuntar inyectando mayor potencia a sus dispositivos. Una guerra de más núcleos y gigas, por mayor procesamiento. Huawei logró un récord histórico.

El nuevo reto estaba en lograr "inteligencia" sin recurrir a la nube: así llegamos a los días de la NPU

Cuando se presentaron, los asistentes virtuales eran novedad menor, otro juguete bobo sin muchas aplicaciones reales. Hasta que los propios desarrolladores vieron el potencial de esta herramienta: reconocer el pensamiento, intención, presuponerlo y actuar a través de ese entendimiento. ¿Y dónde encaja aquí la telefonía móvil?

A corto plazo, lo hemos visto en teléfonos que mejoran el reconocimiento de voz, que analizan tanto el vocabulario como el contexto en el que hablamos. También en traducción de textos, en análisis de entornos o imágenes, lo que permite orientarse en lugares sin conexión como túneles o garajes. El nuevo reto estaba en lograr todo esto sin ayuda de la nube, en la niebla, sin almacenar ningún dato en un servidor externo. Así llegamos a los días de la NPU.

¿Que significa NPU?

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NPU son las siglas de Unidad de Procesamiento de red Neuronal. Antes de entrar en materia demos un par de pasos atrás.

Durante los últimos años, una de las principales líneas de investigación tecnológica ha orbitado en torno al ‘Cloud IA’. Procesos donde un ordenador es dotado de mayor inteligencia artificial a través de la computación en la nube. Pronto nos encontramos con ejemplos de máquinas enseñando a otras máquinas, aprendiendo de forma dinámica y contextual. La era del deep learning.

Una NPU no es sino un On-Device AI. Es decir: inteligencia artificial a bordo del dispositivo

Una NPU no es sino un On-Device AI. Es decir: inteligencia artificial a bordo del dispositivo. La función inicial es asistir al usuario, al dueño del teléfono, de mayor interacción y un aprendizaje constante derivado del uso: los dispositivos son permeables, aprenden de los hábitos y las necesidades del usuario. Sus servicios se enfocan y personalizan.

Imitando el cerebro humano se fomenta más un pensamiento individual que colectivo: ya no son niños que necesitan el permiso de mamá para colorear, saben pintar lienzos.

La teoría propone que, cuando queramos ir a un lugar, la NPU sepa dónde vamos y nos ayude a llegar, sin invadirnos, solo arrojando datos desde la información obtenida de los distintos sensores del dispositivo. Hasta el punto de saber si corres porque vas a perder el metro o porque estás haciendo deporte. En el primer caso nos lanzará una correspondencia de horarios. En el segundo, un contador de pulsaciones, calorías, pasos y demás información sobre salud.

Chipset

Pero aquí nos encontramos con un problema: dotar a un simple smartphone de esa inteligencia requiere un procesador superior. Más cálculos, más análisis sensóricos significa, indispensablemente, mayor agilidad informática. Y aquí entra en juego una nueva generación de procesadores entre los que se encuentra el Kirin 970. Aún no hablaremos de ellos.

CPU vs NPU: potenciando el pensamiento (virtual)

«Gracias a la IA en los móviles, después del teléfono inteligente vendrá el superteléfono». Estas son palabras de Vincent Vantilcke, director de marketing de Huawei Francia. Hace ya casi un año desde que fueron pronunciadas y ya son toda una realidad.

Una NPU es capaz de mejorar los procesos paralelos, secuenciarlos y encontrar correlaciones. Dicho en román paladino, donde una CPU o GPU nace y muere sabiendo cumplir una función, dando respuesta a una pregunta, una NPU logra progresar y responder de forma compleja, porque posee un pensamiento abstracto.

¿Qué respondería una CPU a la pregunta «¿cómo llegar a Madrid en coche?». Se conectaría a una base de datos y mostraría la distancia desde tu localización geográfica hasta la ciudad. Tendría que conectarse a Internet y obtener esos datos, ya que el teléfono no los posee de forma natural.

Por ende, la CPU consume más recursos, gasta más energía. Una NPU es 25 veces más veloz que una CPU y 50 veces más eficiente energéticamente.

Una NPU da respuesta inmediata porque no necesita conectarse a ninguna red. En vez de procesar la información de manera secuencial, predice nuestras “necesidades”

Una NPU da respuesta inmediata porque no necesita conectarse a ninguna red. En vez de procesar la información de manera secuencial, predice nuestras “necesidades”. Y se adapta a ellas.

Pensemos en los traductores que todos hemos usado, desde nuestros días en el instituto. La app de Microsoft Translator ha sido diseñada bajo una NPU. Sin necesidades de recurrir al clásico estándar llamada-respuesta, acelera la traducción en un 300%. Y no solo se acelera el tiempo de respuesta: el traductor recuerda nuestras sugerencias y las adapta en futuras consultas. Sin conectarse a internet ni consumir datos.

Kirin y el poder de la razón

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La miniaturización ha sido un paso fundamental en la nueva forma de entender la tecnología. Todo comienza a partir de algo denominado transistores. El transistor emula el comportamiento del bit, permite pasar o no la energía. Y así fuimos bajando, de los 90 a los 65 nanómetros, 45, 32, 22… hasta llegar a los actuales 10 nanómetros.

¿Y qué significan esos números? Fácil: a menor tamaño físico, mayor eficiencia. En primer lugar, la información ocupa y recorre menos espacio, gasta menos energía y produce un menor gasto calórico, lo que también determina la necesidad que tiene el propio teléfono de disipar y estabilizar la temperatura. Que un chipset sea más pequeño es capital porque ofrece mayor potencia por vatio.

Cuanto más pequeño es el transistor, menos energía consume y más eficientemente transporta la información

Los procesadores Kirin 970 parten de una fabricación en 10 nm bajo la empresa fabricante de semiconductores más importante del planeta, la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company. Y han logrado meter en ese espacio una CPU ARM Cortex de 8 núcleos, una GPU Mali G72 de 12 núcleos y una NPU especializada. Un hito en ingeniería.

Muy pocos teléfonos montan el procesador citado. En la actualidad sólo existen dos teléfonos que usen Kirin 970: los nuevos Huawei Mate 10 y Mate 10 Pro. Y conviene no olvidar que Kirin 970 es una plataforma IA abierta: quien quiera puede desarrollar aplicaciones y usos y esto solo redundará en un beneficio para los usuarios de estos teléfonos.

Hablemos de ventajas

A nosotros, como usuarios, los números no nos dicen mucho. Pero sí podemos ver estos números traducidos en realidades. Del Kirin 970 se benefician los terminales citados, que además aportan la arquitectura de procesamiento móvil HiAI. Significa que el móvil ha sido diseñado pensando en el chipset y viceversa. Hablan el mismo idioma. En conclusión, las facetas del móvil aprovechan al máximo las posibilidades del chipset.

Gracias a la IA, la cámara móvil no solo ve, entiende lo que ve, analiza el entorno y optimiza las características técnicas

Por ejemplo, en la cámara: no solo ve, entiende lo que ve, analiza el entorno y reconoce hasta 2.005 imágenes por minuto. Sabe “leer” los objetos a destacar sobre escenas en movimiento, para adecuar el Modo, escena o demás características técnicas. El propio Mate 10 —que monta cámara dual Leica Twilight— recomienda los Modos más aptos. Nosotros elegimos.

En las redes móviles lo percibimos a través de conectividad LTE más rápida. O en la batería: el teléfono está aprendiendo todo el rato; mientras que otros terminales pierden autonomía con el tiempo, la NPU del Kirin 970 optimiza el gasto, reduce cargas, se comunica con el cargador y le exige más o menos potencia según nuestras necesidades, y hace lo mismo con la CPU y la GPU para centralizar el gasto.

Un terminal como el Mate 10 de Huawei, con 4000 mAh de batería, puede incluso saltar de las 48 horas de uso continuado, dependiendo de las cargas de trabajo, gracias a este aprendizaje virtual.

Viviendo una Realidad Aumentada

Todos estos avances actúan como vasos comunicantes hacia un escenario donde lo digital se conecta con lo analógico. Y no como en el cortometraje que puedes ver sobre estas líneas, evidentemente, sino de una forma mucho menos invasiva e inteligente.

Gracias a los sensores de cámara en 3D y procesadores como el Kirin 970, el futuro apunta hacia una comunicación más intuitiva, haciendo desaparecer la barrera entre el gadget tecnológico y el comportamiento humano. Algunos wearables ya han conseguido acercamientos similares, pero son experiencias limitadas.

El gadget rey, el teléfono móvil, parte desde su posición privilegiada para potenciar eso que llamamos “ordenador de bolsillo”. Y puedes estar seguro, este es solo el comienzo.

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