Móviles Motorola con Inteligencia Artificial, los podemos distinguir porque sus procesadores vienen con Motor de Procesamiento Neuronal, siglas en inglés NPE (Neural Processing Engine).
¿Para qué sirve un móvil con Inteligencia Artificial?
Actualmente gracias a las centralitas de domótica podemos conectar dispositivos del hogar como cortinas, luces, cámaras, calefacciones, monitores para bebés y dispositivos inteligentes, usando diferentes sensosores de temperatura, presencia, luminosidad, humedad, etc.
Ahora gracias a la Inteligencia Artificial, podemos usar todos esos datos de sensores, micrófonos y cámaras para entrenar nuestro móvil. Este entrenamiento permite desarrollar sus capacidades predictivas, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
La Inteligencia Artificial basada en redes neuronales consiste principalmente en entrenamiento y deducciones.
Entrenamiento: Programadores Expertos construyen un modelo de red neuronal profunda (DNN), normalmente son conjuntos de algoritmos, para resolver un problema en particular, como la clasificación de objetos o el reconocimiento de voz. Realizan el trabajo intensivo en cómputo de capacitación del modelo en la nube o el centro de datos.
Deducciones: Una vez que ese modelo es confiable, está listo para su implementación en dispositivos conectados – Internet de las Cosas -, que comparan los datos recibidos de los sensores, micrófonos y cámaras con el modelo capacitado para tomar decisiones “inteligentes”. En función de los avances en los algoritmos de software, la mejora de los recursos proporcionan una menor respuesta de latencia, menores costos de ancho de banda y menores costos de almacenamiento en comparación con las soluciones basadas en la nube. Y entonces se podrá aplicar esa inteligencia directamente en el móvil sin necesidad de ser procesada en la nube.
Móviles Motorola con Inteligencia Artificial (IA)
Los siguientes móviles tienen procesadores para ejecutar Redes Neuronales Entrenadas sin necesidad de conectarse a la nube, por ejemplo modelos de aprendizaje automatizado que van más alla del reconocimiento de paisajes.
La gama Motorola Edgecuenta con los procesadores más orientados y más avanzado en IA (Inteligencia Artificial)
Motorola está incluyendo la tecnología Landmark Detection en sus actualizaciones de sistema con la que obtendremos enlaces directos a la Wikipedia si la cámara reconoce uno de los más de 1.200 edificios, esculturas o paisajes añadidos a su base de datos.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial abre una gran varidedad de oportunidades para audio, vídeo, y sensores analíticos que pueden ser usados entre nuestros móviles, cámaras conectadas, centralitas domóticas, robots y drones.
Inteligencia visual para uso personal, comunitario y empresarial
Detección y clasificación de objetos, con seguimiento de profundidad y ubicación
Resumir un video y clasificar sus escenas
Analizar el reconocimiento de textos e identificadores dentro del texto
Reconocimiento de Rostros
Por ejemplo, el reconocimiento facial mediante DNN (Deep Neuronal Networks) podría brindar seguridad mejorada a la empresa si se combina con la base de datos de empleados. Otro ejemplo sería usar DNN para contar personas y clasificarlas por sexo y edad, una gran ayuda para el comercio minorista.
Inteligencia Auditiva
Clasificación de audio (por ejemplo, un bebé llorando, rompiendo vidrios, identificando disparos)
Activación por voz y reconocimiento de altavoces individuales
Cancelación de eco y supresión de ruido
Procesamiento de lenguaje natural / reconocimiento automático de
En nuestros móviles Motorola ha sido fácil entender que la duración de batería y la conectividad lo son todo.
Por eso, hasta hace muy poco el uso de inteligencia artificial requería que unos dispositivos móviles se conectasen vía Internet a otras máquinas de mayor capacidad encargadas de procesar las peticiones, realizar búsquedas y encontrar soluciones.
Inteligencia Artificial dentro del Dispositivo: Aprendizaje de la máquina para predicir nuestras necesidades
Lo que pretenden los nuevos procesadores con redes neuronales (NPE o NPU) es colarse en medio de ese sistema cliente-servidor para acelerar el procesado de las peticiones desde el propio dispositivo. Adicionalmente, seguirá apoyándose en la Inteligencia Artificial en la Nube (Cloud AI) para las peticiones más complicadas.
Básicamente, se trata de preparar las tareas más habituales en el propio terminal móvil, eliminando la total dependencia de la nube para encontrar soluciones a peticiones del usuario. Además, gracias a los procesos de Aprendizaje Automatizado (Machine Learning), el terminal puede aprender de nosotros y nuestras necesidades para tener ya previstas nuestras consultas habituales y ahorrar recursos.
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