El día de hoy la empresa de desarrollo de chip británica ARM ha anunciado un nuevo proyecto llamado Trillium Project, que tiene por objetivo desarrollar dos chips uno orientado al Machine Learning llamado ARM ML Processor y el otro llamado ARM OD Processor que tiene por objetivo la detección de objetos en videos de calidad FullHD.

ARM ha descrito a Project Trillium como “un nuevo conjunto de ARM IP”,  dónde las siglas IP significan Propiedad Intelectual, porque no se trata solo de nuevos chips, ya hay dispositivos con chips basados ​​en ARM que usan Machine Learning, incluidas cámaras de seguridad y otros gadgets del Internet de las Cosas. ARM dice que los fabricantes de dispositivos pueden seguir usando chips ARM Cortex-M u otros procesadores de bajo consumo en combinación con estas dos nuevas tecnologías presentadas.

ARM dice dentro de sus anuncios que su nuevo procesador ARM ML (Machine Learning) puede manejar 4.6 billones (millones de millones) de operaciones por segundo mientras usa menos de 2 watts de potencia, mientras que el nuevo procesador ARM OD (Object Detection) puede procesar video FullHD a 60 cuadros por segundo detectando objetos individuales de hasta 50×60 píxeles.

Pasará un tiempo antes de que puedas ver dispositivos con esos nuevos chips, ya que ARM comenzará a hacer los nuevos diseños disponibles a mediados de 2018 y podríamos comenzar a ver hardware recien a finales de 2018 o principios de 2019.

Pero los fabricantes de chips no han estado esperando necesariamente que ARM comience a agregar capacidades de Inteligencia Artificial a sus chips y han estado agregando este tipo de características a sus propios chips basados ​​en el diseño de ARM. Empresas como Apple, Qualcomm, Huawei, Imagination y Rockhip han presentado procesadores con funciones de redes neuronales/Inteligencia Artificial dedicadas en el último año.

¿Qué tipo de aplicaciones podrían tener esta tecnología?

Según Jem Davies, vice-presidente de ARM, investigador y gerente general de Machine Learning en ARM nos propuso este escenario en la presentación del proyecto:

Imagina que estás a 30 metros de profundidad, buceando sobre un arrecife rodeado de criaturas de aspecto sorprendente y preguntándote a qué especie pertenece el pequeño pez amarillo con las rayas plateadas. Podría buscar en una tabla de peces, si es que tienes una a la mano, pero lo que realmente quieres es una solución más fácil y rápida. Proyectemonos hasta el 2019 y la tecnología habra provisto una solución. Ahora con tu smartphone a prueba de agua equipado con los procesadores ARM Machine Learning (ML) y Object Detection. Tu experiencia sería muy diferente.

Tu máscara de buceo está transmitiendo información en tiempo real a través de una vívida pantalla de visualización. Un chip basado en ARM dentro de tu smartphone está equipado con un procesador avanzado de Detección de Objetos que filtra los datos más importantes de la escena mientras el sistema operativo asigna la tarea de procesado un poderoso procesador de Machine Learning con identificación detallada de peces, ademśa de otras áreas de interés y señalandote los peligros. La información que recibes se filtra de forma inteligente, por lo que no te agobian los datos. Esto es exactamente lo que es ARM Project Trillium y lo que nuestras nuevas tecnologías de ML permitirán, esto y mucho más.

Definitivamente lo descrito anteriormente sería una aplicación interesante de Machine Learning y Detección de Objetos, pero no nos engañemos esto abre la puerta de la automatización a gran escala de muchas de las labores que actualmente realizan las personsa de menor calificación como por ejemplo preparar hamburguesas, limpiar edificios o drones que pueden entregar paquetes de forma completamente autónoma y sin necesidad de tener una conexión confiable y rápida a Internet.

Incluso, igualmente oscuro es el escenario en dónde legiones (decenas de miles) de pequeños drones equipados con esta tecnología (Machine Learning + Object Detection) pueden ser desplegados en teatros de combate y buscar objetivos no importa dónde estos se escondan y detonar un alto explosivo que mate todo a 10 metros a la redonda. Una de las desventajas de la llamada guerra asimétrica para los ejercitos de las grandes potencias ha sido la pérdida de su ventaja en equipamiento y poder de fuego en el escenario de la guerrilla urbana o en zonas geográficas adversas como fueron por ejemplo las junglas del Vietnam o las interminales cavernas de Afganistan. La introducción de pequeños drones autónomos equipados con carga explosiva letal es que le devolvería a los ejercitos de las grandes potencias otra vez la ventaja ya no importa el escenario de combate.

Anuncios

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s