Móviles Motorola con Inteligencia Artificial

Los móviles Motorola con Inteligencia Artificial tienen una característica única que son sus procesadores con Neural Processing Engine (NPE), estos procesadores son incluidos en la gama Edge de Motorola y en la gama RAZR de Motorola.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (I.A)?

La Inteligencia Artificial se basa en redes neuronales dedicadas principalmente al entrenamiento y las deducciones.

Entrenamiento: Es un modelo de red neuronal profunda (DNN), que consiste en conjuntos de algoritmos, para resolver un problema concreto, como la clasificación de objetos o el reconocimiento del habla. Este proceso requiere una gran cantidad de capacidad de procesamiento del ordenador y se hace en la nube o en un centro de datos.

Deducciones: Una vez que este modelo es confiable, se implementan en dispositivos conectados -Internet de las Cosas- ,que comparan los datos recibidos de sensores, micrófonos y cámaras para tomar decisiones «inteligentes». Ahora, gracias a los últimos avances proporcionan una respuesta en menor: latencia, ancho de banda y en almacenamiento. Así se puede aplicar la I.A en el móvil sin tener que procesarla en la nube.

¿Para qué sirve un teléfono móvil con Inteligencia Artificial?

Teléfonos móviles Motorola con Inteligencia Artificial (IA)

Motorola Edge 30 Ultra y Motorola RAZR incluyen el SnapDragon 8+Gen, el cual está activo con inteligencia artificial cuando: se usa la cámara, al identificar códigos y correos electrónicos.

Además, ajusta la retroiluminación para corregir el brillo y enfocar mejor las imágenes, incluso de noche.

El Snapdragon 8 Gen 1 se destaca por su procesador Hexagon, que mejora el rendimiento en tareas de I.A como la fotografía computacional, logrando hasta cuatro veces más rendimiento que los modelos anteriores.

El SoC también cuenta con la tercera generación del Sensing Hub y la aceleración de los núcleos Tensor, que ofrecen el doble de rendimiento. Gracias a ésto, los dispositivos con este chip cuentan con el soporte para la tecnología «AI Video Bokeh» de ArcSoft, lo que les permite tener el «modo cine«.

Además, se han establecido colaboraciones con Ernst Leitz Labs, quienes están trabajando en fotografía computacional para optimizar el uso de los chips en estos dispositivos. También se han integrado propuestas de vanguardia, como el monitoreo de la salud mental a través de la voz por parte de la empresa Sonde. Por último, se ha incluido soporte para Hugging Face, un sistema basado en inteligencia artificial capaz de clasificar las notificaciones de manera prioritaria.

Tablets Lenovo con Inteligencia Artificial

Lenovo P11 PRO G2, tiene un avanzado procesador Mediatek Kompanio 1300T (6 nm) diseñado para las aplicaciones de reconocimiento visual más avanzadas. Es capaz de ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial y, en especial, de reconocimiento de caras y objetos.

El Kompanio 1300T incorpora la APU (Unidad de Procesamiento de Inteligencia Artificial) de MediaTek que ofrece una potencia de cálculo de I.A robusta y de bajo consumo para las aplicaciones visuales y de voz más avanzadas.

• Habilitador de I.A en dispositivos periféricos: Donde el aprendizaje es en profundidad y las decisiones inteligentes son más rapidas. Esto crea un sólido híbrido de I.A de borde a nube.
• Eficiencia de la I.A: A través de un equilibrio entre rendimiento y eficiencia energética. MediaTek hace que sea eficiente y práctico utilizar aplicaciones de Inteligencia artificial, en todos los dispositivos.
• I.A mejorada: MediaTek utiliza la I.A para mejorar funciones y aplicaciones que la gente utiliza a diario en dispositivos móviles, como las cámaras inteligentes y el reconocimiento de voz e imágenes.
• Compatible I.A convencionales como: Google TensorFlow, Caffe, Amazon MXNet, Sony NNabla y otros. Además es compatible con Android y Linux.
• Solución de software y hardware: MediaTek introducirá un SDK de I.A. Pudiendo acceder a las funciones del sistema operativo (SO) para crear aplicaciones y soluciones de I.A en los dispositivos y chipsets compatibles con MediaTek.

Lenovo incluye la tecnología Landmark Detection (detección de puntos de referencia), es una técnica utilizada en I.A para identificar y localizar puntos clave en una imagen, como las esquinas de los ojos o los bordes de los labios.

Apilaciones de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial presenta una amplia gama de posibilidades para: audio, vídeo, análisis en dispositivos móviles, sistemas electrónicos de control y drones. Inteligencia visual para uso personal, comunitario y empresarial:

• Detección y clasificación de objetos, con seguimiento de profundidad y ubicación en imagen.
• Resumir vídeos y clasificar sus escenas.
• Reconocimiento de texto analizado e identificadores dentro del texto.

Reconocimiento facial-seguridad

La implementación de DNN (redes neuronales profundas) para el reconocimiento facial, ofrece una mayor seguridad al combinarse con la base de datos. También, se utiliza el DNN para contar personas y clasificarlas según su edad y género.

Inteligencia auditiva

• Clasificación de audio (llanto de un bebé, rotura de un cristal…)
• Activación de voz y reconocimiento de altavoces de audio individuales.
• Cancelación de ecos y supresión de ruidos.
• Procesamiento del lenguaje natural / reconocimiento automático del habla.

Inteligencia semántica y espacial-visual

• Modelos de lenguajes con capacidad semántica
• Modelos de reconomiento espacial-visual
• Modelos que combinan ambas capacidades para completar la interpretación de un contexto más complejo y similar al mundo real.
• Capacidad para generar contenidos de forma coherente, incluyendo textos, imagenes y explicaciones del contenido.

Inteligencia artificial dentro del dispositivo: aprendizaje automático para predecir nuestras necesidades

Los procesadores con redes neuronales (NPE) permiten una interacción más rápida entre el sistema cliente-servidor, lo que agiliza el procesamiento del dispositivo, se conoce como «On-Device AI«. Aunque aún se sigue apoyando en la I.A en la Nube para las peticiones más complicadas. El objetivo es preparar las tareas más comunes en el móvil para eliminar la dependencia de la nube. Gracias a procesos de Machine Learning, el terminal aprende de las necesidades y consultas habituales del usuario, lo que permite ahorrar recursos.