Microsoft planea llevar IA a Raspberry Pi

Es por eso que los sistemas de IA dependen de sensores locales para recopilar datos de entrada, mientras que un hardware más potente en la nube gestiona el trabajo pesado de los datos de salida. Así funcionan Siri y Amazon Alexa, cómo IBM Watson resuelve casi cualquier tarea. Aún así, es un enfoque limitado cuando se trata de crear una IoT más inteligente y aplicar inteligencia sin una conexión a Internet.

"El paradigma principal es que estos (sensores) son inútiles", dijo el investigador principal de Microsoft Research India, Manil Varma.

Ahora, el equipo de Varma en India y los investigadores de Microsoft en Redmond, Washington (todo el proyecto está dirigido por el investigador Ofer Dekel) han descubierto cómo comprimir las redes neuronales, las sinapsis de las máquinas. Aprenda desde 32 bits hasta, a veces, solo un bit y ejecute ellos en una Raspberry Pi de 10 dólares, una computadora del tamaño de una tarjeta, de menor consumo, con muchos puertos y sin pantalla. Es verdaderamente una placa base de código abierto que se puede extraer en cualquier lugar. La compañía anunció esta investigación en una publicación de blog.

El investigador Ofer Dekel con un pequeño microprocesador que algún día podría ejecutar algoritmos de aprendizaje automático

El trabajo de Microsoft es parte de una tendencia más amplia que acerca el aprendizaje automático a los dispositivos y usuarios finales.

A principios de este mes, en la conferencia WWDC, Apple anunció una nueva API de aprendizaje automático (Visión y lenguaje natural) que permite a los desarrolladores agregar inteligencia basada en aprendizaje automático a aplicaciones con solo unas pocas líneas de código. También revelaron Core ML para que los desarrolladores con un conocimiento más profundo de la IA aprovechen al máximo sus capacidades de hardware. El modelo de Apple ayuda a los desarrolladores a enseñar algoritmos de aprendizaje automático en la biblioteca que proporciona Apple. Luego, este sistema convertirá el código para ejecutar IA en el dispositivo.

Obviamente, en el caso de Apple, el hardware está en un iPhone de 700 dólares y la CPU es mucho más potente que cualquier cosa que se pueda encontrar en una Raspberry Pi. Pero esta tendencia también es muy clara. Estas empresas están acercando la IA a los dispositivos de los usuarios, donde puede depender menos del acceso a datos masivos en la nube.

“Si estás conduciendo por la carretera y no puedes conectarte a la red, no querrás que la IA deje de funcionar. De hecho, es cuando más lo necesitas”, dijo Varma.

Con este enfoque, podemos comprender tareas más simples basadas en sensores que también pueden aprenderse por ubicación, intención, acciones recientes o datos del dispositivo. A corto plazo, podría ser la solución, por ejemplo, para una terapia contra el cáncer (una de las áreas de interés de Watson Al en IBM).

Para Microsoft, este avance de Raspberry Pi es simplemente la fase uno en el flujo de trabajo de comprimir redes neuronales para que puedan ejecutarse en microcontroladores jerárquicos. Para lograrlo, según Microsoft, el modelo de Machine Learning debe ser 10.000 veces más pequeño. Ése es un tema en el que todavía están trabajando.

Los investigadores de Microsoft planean llevar la IA a Raspberry Pi

Al mismo tiempo, Microsoft también lanzó una versión preliminar del algoritmo de aprendizaje automático dimensionada para Raspberry Pi en GitHub, donde los desarrolladores pueden probarlo y explotarlo en Raspberry Pi 3 y Raspberry Pi Zero.

Después de todo, esto es parte de la estrategia Intelligent Edge de Microsoft que el CEO Satya Nadella describió a principios de año en la conferencia Microsoft Build. Microsoft espera que pequeños procesadores impulsados ​​por IA se extiendan desde las oficinas hasta la ropa que usamos.

Para Varma, que también sufre pérdida de visión, la investigación es un poco más personal. Su equipo está desarrollando un prototipo de bastón inteligente para ilustrar su investigación.