La cámara Clips de Google puede ser un poco espeluznante, pero también parece bastante útil para el usuario adecuado ; el despliegue de aprendizaje de la máquina para romper automáticamente las mejores imágenes de sus hijos y mascotas. Pero la clave de esa funcionalidad no es sólo la destreza de AI de Google, sino que también requiere un procesador especializado construido por el fabricante de chips Intel, Movidius.

El chip en cuestión es el Myriad 2 , que Movidius describe como una “unidad de procesamiento visual” o VPU. (Eso es lo opuesto a un gráficos unidad de procesamiento, GPU, o el centro de unidad de procesamiento, la CPU.) El Myriad 2 es una medida procesador para gestionar las tareas de visión artificial como el reconocimiento de objetos, y Movidius dice que es la “primera visión siempre activa de la industria procesador “. Anteriormente apareció en los dispositivos Project Tango de Google, así como en drones autónomos de DJI , y ayuda a hacer más eficiente su procesamiento de visión a bordo.

The Myriad 2 by Movidius is a vision processing unit (VPU) that provides low-power, high-performance vision processing solutions across various target applications including embedded deep neural networks, pose estimation, 3D depth-sensing, visual inertial odometry and gesture/eye tracking. (Credit: Intel Corporation)

Google ha estado interesado en los chips de Movidius. Además de usar sus VPUs para impulsar Project Tango, el gigante de la búsqueda se embarcó en una alianza con Movidius el año pasado para mejorar cómo funciona el reconocimiento de imágenes en dispositivos como teléfonos inteligentes. Con el lanzamiento de la cámara Clips, tenemos un ejemplo perfecto de los beneficios de estas colaboraciones.

Clips hace todo su procesamiento AI en el dispositivo en lugar de confiar en una conexión a la nube para escanear imágenes para caras conocidas. Eso es bueno para la privacidad de los usuarios (no hay posibilidad de que los datos se muestren en tránsito), sino que también aumenta la duración de la batería del dispositivo (porque no tiene que mantener una conexión a Internet en todo momento). Estos beneficios son el resultado directo del uso de un chip especializado como el VPU de Movidius.

Más y más empresas están recurriendo a la tecnología de este tipo para mejorar la IA en el dispositivo. Sólo el mes pasado Apple presentó nuevos iPhones completos con procesadores dedicados de ” motor neuronal ” de IA , y Huawei mostró una capacidad similar con su reciente chipset Kirin 970 . La AI en el dispositivo es el futuro y el silicio especializado está ayudando a entregarlo.