Grazie a nuovi chip sviluppati per operare con i potenti algoritmi di un’intelligenza artificiale, diversi gadget saranno in grado di comprendere immagini e video.
di Tom Simonite
Molti dei dispositivi attorno a noi potrebbero presto ottenere nuove e potenti abilità di comprendere immagini e video, grazie a hardware sviluppati per operare con la tecnica di apprendimento autonomo conosciuta come apprendimento approfondito.
Utilizzando imponenti raccolte di dati e potenti computer, società quali Google hanno conseguito importanti risultati nel riconoscimento di immagini e volti attraverso l’apprendimento approfondito (vedi “Le magnifiche dieci: Odissea nel cervello“). Ora, due società leader nel mondo dei chip e il gigante cinese dei motori di ricerca Baidu sostengono che a breve uscirà un hardware che permetterà di portare questa tecnica nei telefoni cellulari, nelle automobili e altrove.
I produttori di chip non sono soliti rivelare in anticipo i loro nuovi prodotti. Durante una conferenza sulla computer vision tenutasi martedì scorso, Synopsys, una società che su licenza concede software e proprietà intellettuali ai più importanti nomi nell’industria dei chip, ha dimostrato un nuovo core di elaborazione immagini pensato appositamente per l’apprendimento approfondito. Il core dovrebbe essere aggiunto ai chip per smartphone, videocamere e automobili ed occupare appena un millimetro quadrato di spazio su un comune chip.
Pierre Paulin, un direttore per la ricerca e sviluppo della Synopsys, ci ha detto che il nuovo processore sarà resto disponibile questa estate. Stando a Paulin, diverse società avrebbero già manifestato un forte interesse nell’acquisizione di hardware con cui implementare l’apprendimento approfondito.
Synopsys ha presentato una demo in cui il nuovo design ha riconosciuto i limiti di velocità segnalati dai cartelli stradali e ripresi da una vettura. Paulin ha anche presentato i risultati di un test in cui il chip è stato utilizzato per gestire una rete di apprendimento approfondito addestrata nel riconoscimento facciale. Non ha raggiunto i livelli di accuratezza dei progetti di ricerca più avanzati, che utilizzano potenti computer, ma ha comunque raggiunto buoni risultati. “Per applicazioni quali la sorveglianza video si comporta bene”, ha detto. Il core specializzato utilizza molta meno energia rispetto a un chip convenzionale.
Il nuovo core potrebbe offrire un nuovo livello di intelligenza visiva a varie tipologie di dispositivi, da telefoni a videocamere di sicurezza. Non permetterà ai dispositivi di riconoscere decine di migliaia di oggetti ma almeno diverse dozzine, spiega Paulin.
Questo potrebbe portare a nuove forme di app fotografiche. Paulin ha detto che la tecnologia potrebbe anche migliorare le prestazioni di videocamere per auto, traffico e sorveglianza. Una videocamera di sicurezza, ad esempio, potrebbe inviare dati tramite Internet quando rileva una persona. “Potremmo anche arrivare a rilevare se qualcuno cade sui binari della metropolitana”, dice.
Nel corso dell’evento di settimans corsa, Jeff Gehlhaar, vice presidente della tecnologia di Qualcomm Research, ha parlato del lavoro che la sua società sta portando avanti per introdurre l’apprendimento approfondito in app per hardware che vengono attualmente utilizzati nei telefoni cellulari. Non ha voluto riferire se la società ha intenzione di creare un supporto per l’apprendimento approfondito sui suoi chip ma, parlando dell’industria in generale, ha detto che chip del genere compariranno sicuramente. La possibilità di utilizzare l’apprendimento approfondito nei chip mobile sarà fondamentale per la navigazione e interazione dei robot nel mondo reale, ha detto, oltre che per lo sviluppo di vetture autonome.
“Penso che assisteremo alla nascita di hardware personalizzati appositamente per risolvere questi problemi”, ha detto. “I nostri approcci tradizionali al silicio raggiungeranno il loro limite, e dovremo rimboccarci le maniche e lavorare diversamente”. Gehlhaar non ha indicato fra quanto accadrà. Qualcomm ha dichiarato che la sua prossima generazione di chip mobile includerà software sviluppato per introdurre l’apprendimento approfondito in app fotografiche e altro (vedi “Smartphones Will Soon Learn to Recognize Faces and More“).
Ren Wu, un ricercatore della cinese Baidu, ha aggiunto che chip in grado di supportare l’apprendimento approfondito sono necessari anche per i potenti computer di ricerca che vengono utilizzato su base quotidiana. “Occorre implementare questa intelligenza ovunque e in qualunque momento”, ha detto.
L’analisi di immagini con un dispositivo, senza che questo si debba connettere a Internet, renderebbe le app più veloci ed efficienti perché non devono trasmettere e ricevere dati, ha spiegato Wu. Lui e Gehlhaar sostengono che dispositivi portatili più intelligenti potrebbero alleviare le implicazioni di alcune app con la privacy, riducendo la quantità di informazoini personali che vengono trasmesse da un dispositivo.
“L’idea è che l’intelligenza artificiale filtri quanti più dati grezzi possibili e trasmetta solamente metadata di informazioni rilevanti nel cloud”, ha detto Wu.
(MO)
