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febrero 14, 2018

Por qué los chips de inteligencia artificial (aún) no son relevantes en smartphones

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Sobre inteligencia artificial en smartphones ya se ha hablado largo y tendido. Todos los fabricantes están apostando por integrar unidades de procesamiento neuronal en sus chips, con las que ejecutar tareas de aprendizaje automático con un rendimiento hasta 25 veces superior al de una CPU tradicional siendo un 50% más eficiente energéticamente. El público y la prensa especializada han llegado a pensar que se trata de “humo”, que son cifras vacías. Con ciertos tests, se puede demostrar que son ciertas, y que lanzar nuevos chips tienen todo el sentido del mundo.

La inteligencia artificial en smartphones tiene todo el sentido del mundo para los fabricantes. Tras alcanzar cifras de rendimiento altísimas con las CPU tradicionales, y con ello lograr una alta tasa satisfacción entre el consumidor, el mercado no puede estancarse, hay que lograr diferenciación. Ello, sumado a las nuevas necesidades en materia de reconocimiento facial, reconocimiento de objetos o detección de patrones de comportamiento en el uso diario de los smartphones, hace que, las unidades dedicadas en chips sean un gran aliciente para promocionar nuevas funciones e invertir en marketing hablando de “inteligencia”.

La realidad es que aunque todas esas funciones puedan llegar a beneficiarse de mucha velocidad y eficiencia en chips como el Kirin 970 o aún inédito Snapdragon 845 de Qualcomm, no hay aplicaciones con las que aprovechar su potencia extra. Incluso a nivel de sistema, usando un Huawei Mate 10 o un Honor View 10, máximos exponentes de la inteligencia artificial en smartphones, las diferencias no son perceptibles por el usuario en el día a día, y dónde sí deberían serlo, como en la aplicación de cámara, la ayuda al usuario resulta bastante decepcionante.

Compañías como Huawei promocionan sus nuevos terminales desde la óptica de la IA, y lo cierto es que de momento casi no se le puede sacar partido.

Hay que esperar a las aplicaciones, que llegarán pronto“, es el mensaje que lanzan los fabricantes y los entusiastas. Y lo cierto es que sí, que las que hagan uso de estas unidades dedicadas pueden estar al caer. Pero es tan reducido el número de terminales que ofrecen algo así, frente a lo que cuesta desarrollar una nueva función en una aplicación, que el aliciente es cercano a cero en la mayoría de casos.

Hay APIs universales como TensorFlow Lite o Caffe2 de Facebook, pero no ofrecen el mismo rendimiento que las privadas ofrecidas por fabricantes como Qualcomm y Huawei, y mientras no haya una buena solución integrada a nivel de sistema, la pelota no se moverá. Recomendar adquirir un terminal por su inteligencia artificial a día de hoy es como haberlo hecho por el soporte a redes LTE en 2011, pese a que en España no pudimos disfrutar de la nueva velocidad de redes de telefonía hasta 2013. Sólo el iPhone, por utilizar un sólo sistema, iOS, puede hablar de solución estandarizada para todos los desarrolladores, y tampoco es que la expectación sea abrumadora. Dentro de unos años, será un aspecto a priorizar, pero de momento, no.

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Ir a la fuente / Author: Antonio Sabán

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