La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado muchas industrias en los últimos años. La mayoría del procesamiento de la IA se realiza actualmente en la nube o en centros de datos. Sin embargo, hay muchas razones convincentes para realizar el procesamiento localmente en el dispositivo, incluyendo la reducción de la dependencia de la infraestructura de comunicación, la preservación de la privacidad de los datos y la reducción del tiempo de reacción. Este artículo analiza los desafíos del procesamiento local, particularmente en términos de consumo de energía, y presenta algunas de las soluciones que están siendo desarrolladas por investigadores para permitir una IA de eficiencia energética..
Desafíos
Una de las principales limitaciones del procesamiento local es el consumo de energía. El bajo consumo de energía es un desafío para los dispositivos portátiles y en el vehículo. Colocar la computación en el vehículo reduce la latencia y mejora el tiempo de reacción, pero reducir el tamaño de los dispositivos aumenta las limitaciones de consumo de energía debido a la capacidad limitada de la batería. Las redes neuronales profundas son computacionalmente costosas, y el hardware especializado como el chip Iris reduce el movimiento de datos y el acceso a la memoria.
Soluciones
Los investigadores están trabajando en diversas técnicas para permitir una IA energéticamente eficiente. A continuación se presentan algunas de las soluciones que se están desarrollando:
- Diseño de algoritmos energéticamente eficientes y de alta precisión para el procesamiento de datos
- Construcción de hardware especializado para el procesamiento de cargas de trabajo de IA y reconstrucción de computadoras desde cero
- Integración de la informática en un sistema real
- Algoritmos y chips eficientes para la navegación autónoma de robots pequeños
- Técnicas de integración y compresión que minimizan el movimiento y almacenamiento de datos
- Uso del movimiento del ojo para evaluar enfermedades neurodegenerativas
- Se requiere hardware y cámaras especializadas para las pruebas médicas, pero la integración de las pruebas en los teléfonos inteligentes puede reducir el costo y aumentar la frecuencia de medición
La IA energéticamente eficiente puede permitir una amplia gama de aplicaciones, desde robótica hasta dispositivos médicos. Para lograr esto, los investigadores están desarrollando algoritmos y arquitecturas energéticamente eficientes para aplicaciones multimedia portátiles. Al diseñar algoritmos energéticamente eficientes, construir hardware especializado e integrar la informática en los sistemas, los investigadores están extendiendo el alcance de la IA más allá de la nube.
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