I chip di silicio che vedono renderanno il tuo smartphone brillante

Molti dei dispositivi che ci circondano potrebbero presto acquisire nuove potenti capacità di comprensione di immagini e video, grazie all'hardware progettato per la tecnica di apprendimento automatico chiamata deep learning.

Aziende come Google hanno compiuto progressi nel riconoscimento di immagini e volti attraverso il deep learning, utilizzando enormi set di dati e potenti computer (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). Ora due importanti società di chip e il gigante cinese della ricerca Baidu affermano che sta arrivando l'hardware che porterà la tecnica su telefoni, automobili e altro ancora.

I produttori di chip in genere non rivelano in anticipo le loro nuove funzionalità. Ma ad un conferenza sulla visione artificiale Martedì, Sinossi , una società che concede in licenza software e proprietà intellettuale ai più grandi nomi nella produzione di chip, ha mostrato un nuovo core di elaborazione di immagini su misura per il deep learning. Dovrebbe essere aggiunto ai chip che alimentano smartphone, fotocamere e automobili. Il core occuperebbe circa un millimetro quadrato di spazio su un chip realizzato con una delle tecnologie di produzione più comunemente utilizzate.

Pierre Paulin, direttore della ricerca e sviluppo di Synopsys, ha detto Revisione della tecnologia del MIT che il nuovo design del processore sarà reso disponibile ai clienti della sua azienda quest'estate. Molti hanno espresso un forte interesse a procurarsi hardware per aiutare a distribuire il deep learning, ha affermato.

Synopsys ha mostrato una demo in cui il nuovo design ha riconosciuto i segnali di limite di velocità nei filmati di un'auto. Paulin ha anche presentato i risultati dell'utilizzo del chip per gestire una rete di apprendimento profondo addestrata a riconoscere i volti. Non ha raggiunto i livelli di precisione dei migliori risultati della ricerca, che sono stati raggiunti su computer potenti, ma ci è andato abbastanza vicino, ha detto. Per applicazioni come la videosorveglianza funziona molto bene, ha affermato. Il core specializzato utilizza molta meno energia di quella necessaria a un chip convenzionale per svolgere lo stesso compito.

Il nuovo core potrebbe aggiungere un certo grado di intelligenza visiva a molti tipi di dispositivi, dai telefoni alle telecamere di sicurezza economiche. Non consentirebbe ai dispositivi di riconoscere da soli decine di migliaia di oggetti, ma Paulin ha affermato che potrebbero essere in grado di riconoscerne dozzine.

Ciò potrebbe portare a nuovi tipi di app per fotocamere o foto. Paulin ha affermato che la tecnologia potrebbe anche migliorare le telecamere di auto, traffico e sorveglianza. Ad esempio, una telecamera di sicurezza domestica potrebbe iniziare a inviare dati su Internet solo quando un essere umano è entrato nell'inquadratura. Puoi fare cose più fantasiose come rilevare se qualcuno è caduto in metropolitana, ha detto.

Jeff Gehlhaar, vicepresidente della tecnologia presso Qualcomm Research, ha parlato all'evento del lavoro della sua azienda per far funzionare il deep learning sulle app per l'hardware del telefono esistente. Ha rifiutato di discutere se la società stia pianificando di integrare il supporto per il deep learning nei suoi chip. Ma parlando del settore in generale, ha detto che questi chip stanno sicuramente arrivando. Essere in grado di utilizzare il deep learning su chip mobili sarà fondamentale per aiutare i robot a navigare e interagire con il mondo, ha affermato, e per gli sforzi per sviluppare auto autonome.

Penso che vedrai emergere hardware personalizzato per risolvere questi problemi, ha detto. I nostri approcci tradizionali al silicio finiranno per esaurire il gas e dovremo rimboccarci le maniche e fare le cose in modo diverso. Gehlhaar non ha indicato quanto presto potrebbe essere. Qualcomm ha affermato che la sua prossima generazione di chip mobili includerà software progettato per portare il deep learning alla fotocamera e ad altre app (vedi Smartphone impareranno presto a riconoscere i volti e altro).

Ren Wu, ricercatore presso la società di ricerca cinese Baidu, ha anche affermato che i chip che supportano il deep learning sono necessari per potenti computer di ricerca nell'uso quotidiano. Devi distribuire quell'intelligenza ovunque, in qualsiasi luogo e in qualsiasi momento, ha detto.

Essere in grado di fare cose come analizzare le immagini su un dispositivo senza connettersi a Internet può rendere le app più veloci e più efficienti dal punto di vista energetico perché non è necessario inviare dati avanti e indietro, ha affermato Wu. Lui e Gehlhaar di Qualcomm hanno entrambi affermato che rendere i dispositivi mobili più intelligenti potrebbe mitigare le implicazioni sulla privacy di alcune app riducendo il volume dei dati personali come le foto trasmesse da un dispositivo.

Vuoi che l'intelligenza filtri i dati grezzi e invii solo le informazioni importanti, i metadati, al cloud, ha detto Wu.

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