Llevamos tiempo hablando ya de las NPU, las unidades de procesamiento neuronal que cada vez más fabricantes incluyen en sus dispositivos móviles para realizar tareas de todo tipo. Aunque aún no disponen de un papel indispensable en los mismos, su presencia no hará más que aumentar con el paso de los años, razón por la cual Samsung está apostando fuertemente por el desarrollo de tecnología en este campo.
De la misma manera que hemos visto por parte de Apple o Huawei en sus smartphones más recientes, Samsung comenzaba a incluir este año en su gama S10 una NPU que facilitaría la gestión de acciones en las cuales la inteligencia artificial fuera requería, como la clasificación o identificación de imágenes. Ahora la firma asegura haber desarrollado esto para permitir que la computación realizada en el mismo dispositivo –es decir, sin tener que acudir a servidores o agentes externos– sea más capaz que nunca.
Más de 4 veces más ligera y 8 veces más rápida que los algoritmos existentes, la solución de algoritmo más reciente de Samsung se ha mejorado drásticamente con respecto a las soluciones anteriores y se ha evaluado como clave para resolver posibles problemas para cálculos con baja potencia y alta velocidad.
Más potencia, menor consumo
Samsung ya ha anunciado en anteriores ocasiones que durante los próximos años dedicará una gran cantidad recursos al desarrollo de una NPU que sea capaz de operar "al nivel de un cerebro humano", y todas las acciones intermedias son pasos encaminados a conseguir dicho objetivo. En relación al reciente avance, la empresa asegura que "ajustar los datos en grupos de menos de 4 bits manteniendo tiempo mantener un reconocimiento de datos preciso" permite mejorar de manera significativa el rendimiento computacional realizado en el mismo dispositivo, superando ampliamente los actuales sistema de aprendizaje automático de 32 bits en servidores.
Por lo tanto, como este sistema requiere menos hardware y menos electricidad, puede montarse directamente en el dispositivo en el lugar donde se obtienen los datos de una imagen o un sensor de huellas digitales, antes de transmitir los datos procesados a los puntos finales necesarios.
Entre las mayores aplicaciones de futuro de estos sistemas capaces de operar por sí mismos con un bajo consumo energético se encuentran casos de uso como la realidad virtual o la conducción autónoma y conectada en las ciudades. Es de esperar, por consiguiente, que la industria comience a moverse de manera aún más evidente hacia este campo en el futuro más próximo.