Inteligencia fabricado es el término de moda en tecnología, esa palabra que ya nunca descuido en ninguna presentación. Junto a machine learning o deep learning, se ha convertido en una buzzword. Hoy, en la presentación del nuevo Huawei Mate 10 ha ocupado una buena porción de la presentación, pues como ya sabíamos, el terminal es el primero en conseguir con una mecanismo de procesamiento neural (NPU) dedicada a cálculos de inteligencia fabricado. Es el valencia añadido con el que Huawei quiere diferenciar su nuevo chip, el Kirin 970.

Sobre el papel, lo primero que afirma Huawei es que el NPU es 25 veces más potente que la CPU de 8 núcleos convencional del Huawei Mate 10 en lo que a cálculo relacionado con inteligencia fabricado respecta. La GPU, por ejemplo, sólo es 4 veces más potente en esas tareas que la CPU, es sostener, que la diferencia entre los tres tipos de procesador a la hora de hacer estos cálculos es inmensa. Lo segundo relevante es que, mientras los realiza, es 50 veces más apto energéticamente. Dicho así suena impresionante, pero ¿a qué tipo de actividades en concreto se refieren en el terminal? ¿qué puede hacer a día de hoy?

Huawei pone mucho empaque en la velocidad y potencia que el NPU ofrece en tareas como el inspección de imágenes o inspección de lengua natural. En ese sentido, el Huawei Mate 10 obtuvo 2005 puntos en un benchmark de velocidad de inspección de imágenes, frente al iPhone X, que alcanzó 900 puntos o el Samsung Galaxy S8, que se quedó en 75. En un test realizando con la CPU del Kirin 970, el Mate 10 finalizó en 120 segundos, mientras que empleando la NPU, el tiempo bajó hasta 6 segundos.

Inteligencia fabricado móvil a día de hoy

El Huawei Mate 10 llegará al mercado con pocas utilidades prácticas en lo que respecta a inteligencia fabricado aprovechable por el adjudicatario. Huawei ha llegado a un acuerdo con Microsoft para disponer de Microsoft Translator de modo offline, siendo acelerado en un 300% por el NPU. Huawei ha afirmado durante la presentación que trabajarán con Google para que Translate además pueda acelerarse mediante el NPU.

Donde con anterioridad más relevancia tendrá el NPU será en la cámara, con lo que Huawei ha llamado AI Engine. El terminal es capaz de detectar cuál de los 14 modos de captura es más adecuado. Por ejemplo, de confusión activaría el modo confusión, y si detecta caras, activaría el modo retrato (aunque no el desenfoque profundo o bokeh, en el que por cierto además hay mejor inspección de bordes). Además de todo esto, la inteligencia fabricado ayudará a ajustar mejor títulos como la exposición o el tiempo de captura, con lo que los resultados serán mejores que en terminales similares sin ayuda externa de este tipo.

La cámara además incluye capacidad de inspección de imágenes y objetos, gracias a un entrenamiento realizado con más de 100 millones de imágenes. En ese sentido, la envite es similar a la de Bixby.

Saliendo de la cámara, Huawei deje de que el NPU aprenderá los patrones de uso del adjudicatario y ofrecerá consejos buscando ayudar. Lo más relevante, sin bloqueo, son las optimizaciones hechas en el sistema para ajustar el rendimiento y títulos como la frecuencia de temporalizador según se requiera. Es poco que, por ejemplo, se pondrá en maña en la carga, ajustando inteligentemente voltaje dependiendo de cómo se use normalmente el dispositivo.

La inteligencia fabricado móvil en el futuro

Cuando hemos hablado de inteligencia fabricado móvil nos referimos a la que ocurre localmente, que es la que promueven compañías como Huawei o Apple. La delantera es que hay último aventura de sufrir robos de datos, la privacidad es mucho longevo que si la inteligencia fabricado y el educación quedan ligados a una cuenta en la aglomeración, que son las bases del maniquí de Google.

Hay que dejar esto claro, pues cualquier móvil ya recibe información fruto de cálculos hechos con inteligencia fabricado, pero la diferencia es que se llevan a lado en los servidores de Google.

Para expandir el ecosistema a más funciones de las nombradas, Huawei ha hecho el NPU compatible con TensorFlow Lite y Caffe2, librerías que permiten a los desarrolladores construir apps basadas en modelos de educación espontáneo. La primera, nacida de la mano de Google, se libera a final de año.

Se prostitución de poco muy importante, pues los desarrolladores no tendrán que escribir código en monopolio para el NPU del Huawei Mate 10, sino que será compatible con todas las apps de inteligencia fabricado del Play Store. La parte buena es que gracias a sus capacidades, será mucho más rápido que la competencia en las tareas optimizadas.

En conclusión, los beneficios del NPU son muy reales para el adjudicatario, pero el problema es que probablemente los poseedores del Huawei Mate 10 no serán los primeros en aprovecharlo a fondo, sino que habrá que esperar más tiempo para que el ecosistema haya acogido e interiorizado estos cambios. A día de hoy, cuando no suma, al menos no resta, y eso de que un avance no sacrifique en rotundo está muy perfectamente.