¿Qué es Tiny AI?
Tiny AI se refiere a los avances en el desarrollo de hardware e innovaciones en sistemas de machine learning, que han logrado en la actualidad que sea posible correr modelos complejos de deep learning directamente en chips personalizados.
Durante muchos años, investigadores de proyectos de Inteligencia Artificial (AI, en inglés) se han enfocado en diseñar algoritmos poderosos que necesitan grandes cantidades de datos y poder computacional.
Estos algoritmos se apoyan en servicios centralizados de la nube, algo que según expertos, no solamente genera alarmantes cantidades de emisiones de carbono, también limita la velocidad y privacidad de aplicaciones de AI.
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Búsqueda de un cambio
Gigantes del desarrollo tecnológico e investigadores académicos han comenzado a trabajar con nuevos algoritmos para reducir los modelos de deep learning sin que pierdan sus capacidades.
“A esto le acompaña una generación emergente de chips de AI personalizados”, explica el estudio “10 Breakthrough Technologies 2020”, de MIT Technology Review.
“El objetivo de estos chips es incluir más poder computacional en pequeños espacios, y entrenar y correr sistemas de AI con menos energía”, agrega.
Estas investigaciones han dado paso al uso de Tiny AI (o Diminuta Inteligencia Artificial, en español), formada por modelos de AI y de machine learning que funcionan en chips dentro de dispositivos.
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Ejemplos en la industria
En 2019, Google anunció que es posible utilizar Google Assistant en smartphones de usuarios sin la necesidad de enviar una solicitud a un servidor remoto.
En el caso de iOS 13, Apple ofrece localmente en un iPhone las capacidades de reconocimiento de voz del asistente de voz Siri y su teclado QuickType.
Otros gigantes de la industria tecnológica como IBM y Amazon, han comenzado a ofrecer plataformas para desarrollar e implementación de proyectos con Tiny AI.
“Impresoras, televisiones y carros podrán realizar tareas que antes solamente las computadoras y smartphones eran capaces de manejar”, expresa VentureBeat, en el artículo “Why TinyML is a giant opportunity”.
Beneficios de Tiny AI
Los servicios de asistentes de voz, autocorrectores de texto y cámaras digitales funcionarán con una mayor velocidad sin la necesidad de depender de una conexión en la nube cada vez que necesiten acceder a un modelo de deep learning.
Se implementarán nuevas aplicaciones de AI, como por ejemplo, análisis de imagen móviles para la medicina o carros autónomos con reacciones más rápidas.
También, este tipo de AI puede mejorar la privacidad en los dispositivos, ya que los datos no tendrán la necesidad de abandonar los aparatos para mejorar sus servicios o herramientas.
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