Las tareas de aprendizaje automático son a menudo tan demandantes que los procesadores tradicionales de nuestros dispositivos móviles, por avanzados que sean, se encuentran con dificultades para ejecutarlos. Es por ello que hasta ahora aplicaciones como las de reconocimiento de voz o de imágenes enviaban estos datos a la nube para realizar los cálculos necesarios. Pero eso está cambiando, también en el iPad.
Un ejemplo de ello es la reciente incorporación por parte de Apple de la escritura a mano en los nuevos iPad con iPadOS 14. En conversación con Popular Mechanics, el mismo Craig Federighi explica cómo han conseguido dar con la tecla para aumentar la fiabilidad de este sistema.
En primer lugar, no es ningún secreto que Apple ha hecho especial énfasis en la mejora de los sistemas de procesamiento para aprendizaje automático. Las NPU o Neural Processing Units en nuestros móviles son cada vez más y más potentes. Esta tendencia no parece haber encontrado techo, y en 2020 insiste también en los nuevos SoC de Apple. El A14 Bionic, además de ser el primer procesador fabricado en 5 nanómetros, duplica el rendimiento en inteligencia artificial respecto al chip de los iPhone 11.
El acercamiento Apple al aprendizaje automático y el ejemplo del iPad
De esta forma, es posible realizar cada vez más tareas en el propio dispositivo, como son las de procesado de imagen mediante técnicas de fotografía computacional. Este aumento de la potencia es, además de una garantía para los dispositivos de hoy, también para que estos continúen recibiendo capacidades en las próximas versiones del sistema operativo.
La inmensa mayoría de sistemas de aprendizaje supervisado –a los que entrenas, por ejemplo, enseñando una letra y diciéndole qué letra es, millones de veces– funcionan conociendo y reconociendo ingentes cantidades de texto etiquetado. Esto es, miles y miles de frases escritas a mano, con su correspondiente traducción. No es así exactamente, como Apple realiza este entrenamiento.
El sistema de escritura a mano inteligente en los iPad no se limita a absorber texto escrito a mano, sino que aprende a partir de texto introducido directamente en los iPad. Explica Federighi que se trata de "encontrar gente en todo el mundo, y hacer que escriban cosas" en una multitud de escenarios:
"Les damos un lápiz, y hacemos que escriban rápido, que escriban despacio, que escriban inclinados. Todas estas variaciones."
Más que reconocimiento de caracteres: también movimientos
De esta forma van más allá del simple escaneo de texto que realizan otros sistemas OCR –reconocimiento óptico de caracteres–. Si tienes que traducir un documento completo quizá no te quede más remedio, pero el iPad puede ir más lejos porque la escritura se realiza en tiempo real. Obtiene información del proceso mismo de escritura, no solo del resultado.
De esta forma, el iPad puede registrar no solo las palabras o las letras, sino también los trazos que se realizan en el mismo instante en que se registran: "Tiene que estar sucediendo en tiempo real, ahora mismo, en el dispositivo que estás sosteniendo", afirma Federighi, añadiendo que "la potencia de cálculo del dispositivo tiene que ser tal que pueda hacer ese nivel de procesamiento localmente."
Con este acercamiento, el sistema no es únicamente capaz de reconocer el texto, sino que además es capaz de predecir, en base al trazo actual y cada lenguaje, cuáles serán los siguientes caracteres que se introducirán en el texto. Así, es posible dar un extra de velocidad al sistema que utiliza esta nueva herramienta de introducción de texto en el propio sistema operativo, para que no sea necesario pasar del Pencil al teclado virtual o físico.
