\u00abLas arquitecturas neurom\u00f3rficas son radicalmente diferentes de las utilizadas en los procesadores tradicionales. Inspirada en las propiedades de los cerebros biol\u00f3gicos, emulan los sistemas neuronales y ayudar\u00e1n a resolver las demandas de aquellas empresas que requieren IA en el borde\u00bb.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n
A medida que la inteligencia artificial se ha ido sofisticando, se ha convertido en un elemento crucial de muchos productos y servicios. Los sistemas de inteligencia artificial actuales pueden interpretar \u00f3rdenes habladas, reconocer objetos y gestos, navega, planifica y toma decisiones. Estos \u00e9xitos est\u00e1n impulsando la demanda de experiencias m\u00e1s potentes basadas en la IA: productos y entornos inteligentes que sean aut\u00f3nomos, interact\u00faen de forma natural con los usuarios y se adapten a las condiciones cambiantes. <\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, para cumplir con estas crecientes expectativas se requiere de una nueva forma de dise\u00f1ar los sistemas de IA. Un enfoque prometedor es recurrir al cerebro en busca de inspiraci\u00f3n. El cerebro humano tiene una capacidad asombrosa de aprendizaje y c\u00e1lculo en un paquete compacto. Consume una fracci\u00f3n de la energ\u00eda que necesitan los procesadores que alimentan los sistemas de IA actuales, y s\u00f3lo necesita unos pocos ejemplos para aprender nuevos patrones. Es sensible, habiendo evolucionado para identificar y evitar r\u00e1pidamente a los depredadores. Tiene muchas propiedades que necesitamos en la pr\u00f3xima ola de productos inteligentes que proporcionen inteligencia eficiente, receptiva y adaptable.<\/p>\n\n\n\n
Aqu\u00ed es donde entra la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, un enfoque emergente de la IA acelerada por hardware. Inspirada en las propiedades de los cerebros biol\u00f3gicos, las arquitecturas neurom\u00f3rficas son radicalmente diferentes de las utilizadas en los procesadores tradicionales. En cambio, emulan los sistemas neuronales. Las tecnolog\u00edas neurom\u00f3rficas ayudar\u00e1n a resolver las demandas de aquellas empresas que requieren IA en el borde, como el control de voz para veh\u00edculos, el reconocimiento de gestos de todo el cuerpo para interfaces sin contacto, e inteligencia para la rob\u00f3tica asistencial.<\/p>\n\n\n\n
Los productos inteligentes ya est\u00e1n generando disrupci\u00f3n y transformando las industrias, con una demanda creciente tanto entre los consumidores y como entre las empresas. Hay varias razones para esta tendencia hacia el \u00abtodo inteligente\u00bb. Los productos inteligentes actuales han demostrado el valor de la infusi\u00f3n de IA tanto en los dispositivos de consumo como en los industriales. Pero nos estamos topando con los l\u00edmites de la inform\u00e1tica tradicional: la idea de llevar la IA a todas partes est\u00e1 limitada por el hardware que la alimenta. Tareas como el reconocimiento de gestos del mundo real o entender el habla requieren potentes procesadores que agotan r\u00e1pidamente las bater\u00edas de los dispositivos.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo funciona la computaci\u00f3n nuerom\u00f3rfica? La comprensi\u00f3n cient\u00edfica del funcionamiento del cerebro no est\u00e1 todav\u00eda completa, pero est\u00e1 lo suficientemente madura como para descubrir muchos principios b\u00e1sicos de la computaci\u00f3n neuronal. Se han desarrollado algoritmos y procesadores que reproducen algunos de esos principios y mecanismos b\u00e1sicos. \u00bfQu\u00e9 intentan emular? Un cerebro humano medio contiene entre 80 y 100 mil millones de neuronas, cada una de las cuales es altamente eficiente. La actividad de todo el cerebro es mucho m\u00e1s dispersa que la de las arquitecturas inform\u00e1ticas tradicionales. En el cerebro, cada neurona trabaja de forma as\u00edncrona para proporcionar un paralelismo masivo, muchos procesos diferentes al mismo tiempo, y para adaptarse a los r\u00e1pidos cambios del entorno. En los \u00faltimos a\u00f1os, los dispositivos neurom\u00f3rficos con estas propiedades se han hecho realidad, acelerando las soluciones pr\u00e1cticas a la creciente demanda de productos inteligentes.<\/p>\n\n\n\n
La computaci\u00f3n nuerom\u00f3rfica tiene 4 beneficios principales para las empresas. Primero, eficiencia energ\u00e9tica. Los sistemas neurom\u00f3rficos son m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente que las arquitecturas inform\u00e1ticas de prop\u00f3sito general. En segundo lugar, la baja latencia, ya que el procesamiento de flujos continuos de datos y el despliegue de procesadores neurom\u00f3rficos en el borde reduce el retraso del an\u00e1lisis. As\u00ed, tambi\u00e9n, las arquitecturas de los sistemas neurom\u00f3rficos permiten que los dispositivos se adapten a los cambios de contexto y los recientes avances han permitido un aprendizaje r\u00e1pido a partir de muy pocos datos, capacidades casi biol\u00f3gicas que est\u00e1n m\u00e1s all\u00e1 de la mayor\u00eda de los sistemas convencionales de IA.<\/p>\n\n\n\n
Ya es habitual interactuar con los sistemas a trav\u00e9s de interfaces t\u00e1ctiles, como las pantallas t\u00e1ctiles de pago y pantallas interactivas. Pero las superficies altamente t\u00e1ctiles como \u00e9stas tienen sus limitaciones, y cuando se utilizan mucho en espacios p\u00fablicos, tambi\u00e9n pueden propagar g\u00e9rmenes. Permitir una interacci\u00f3n m\u00e1s flexible y sin gestos puede proteger la salud y crear experiencias m\u00e1s ricas y naturales para los clientes. Los compradores podr\u00edan interactuar con quioscos minoristas inteligentes para conocer los productos con simples gestos. Los espectadores podr\u00edan interactuar con los carteles din\u00e1micos de las pel\u00edculas con un gesto y un movimiento de cabeza. <\/p>\n\n\n\n
Combinando un procesador neurom\u00f3rfico con un sensor de imagen con picos, Accenture ha desarrollado modelos de IA que admiten el reconocimiento de gestos naturales en tiempo real. A diferencia de las soluciones de IA actuales, que requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento para reconocer solo unos pocos gestos, estos modelos pueden aprender de nuevos datos de entrada en tiempo real. El sistema puede aprender r\u00e1pidamente m\u00faltiples gestos diferentes de una persona. Esto no s\u00f3lo permitir\u00e1 interacciones m\u00e1s seguras con la tecnolog\u00eda, sino que ampliar\u00e1 las posibilidades de las experiencias basadas en los gestos.<\/p>\n\n\n\n
Cada organizaci\u00f3n necesita dar forma a su estrategia de variedad computacional para satisfacer las crecientes demandas de los consumidores y para adelantarse a la creciente competencia. Ahora, con el emergente hardware neurom\u00f3rfico y plataformas de maduraci\u00f3n, es el momento de empezar a experimentar con la computaci\u00f3n neurom\u00f3rfica, empezando con aplicaciones que requieran de una IA eficiente, receptiva y adaptable.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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