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Google mostró los nuevos chips con inteligencia artificial

Google mostró los nuevos chips con inteligencia artificial

Se trata de los TPU Edge, pensados para realizar tareas de machine learning en dispositivos IoT

Las unidades de procesamiento tensorial de Google son chips diseñados especialmente para realizar tareas de aprendizaje automático. Son aceleradores de inteligencia artificial que viven en los centros de datos de la compañía.

Lo más destacado de estos aceleradores de cualquier marca de IA es que pueden realizar mayor cantidad de operaciones en menor tiempo que cualquier otro circuito tradicional.

La novedad es que ahora Google lanzó una nueva versión de estos chips, llamados TPU Edge, que realizarán tareas de aprendizaje automático en dispositivos IoT.

El proceso de aprendizaje automático implica, a grandes rasgos, dos etapas. La primera consiste en el entrenamiento del algoritmo con datos. Los TPU, lanzados hace dos años, se dedican a llevar adelante esta tarea.

Los nuevos TPU Edge están diseñados para la segunda etapa del aprendizaje automático que son las inferencias, es decir, la interpretación de la información. Eso es lo que permite, reconocer objetos en una foto.

La principal ventaja de que la inferencia se realice en el dispositivo en vez de tener que mandar los datos por internet para que se analicen- es que se gana en seguridad y celeridad en los procesos.

En cuanto a su aplicación, estos nuevos chips están pensados para ser utilizados en fábricas donde, se podrían automatizar procesos como el control de calidad.

Cabe destacar que Google no es la única empresa que tiene este tipo de productos. Qualcomm, Mediatek y ARM, entre otros, también fabrican aceleradores de inteligencia artificial.

La diferencia es que Google ofrece una solución integral, según se destacó durante el evento Google Cloud Next 2018.

Todo puede ocurrir en un mismo sitio: se pueden almacenar los datos en la nube de Google, entrenar los algoritmos por medio de los TPU y luego realizar la inferencia con los nuevos TPU Edge.

Redactado por Alejandra Rea

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