Al inaugurar la feria comercial líder en tecnologías integradas, Salil Raje, vicepresidente senior y gerente general del grupo de computación integrada y adaptativa de AMD, inauguró Embedded World 2024 destacando la importancia de la inteligencia artificial (IA) en el borde.
Dijo que la IA en el borde será crucial para garantizar el rendimiento deseado en tiempo real, la seguridad de los datos y la personalización en aplicaciones clave como la conducción autónoma, el infoentretenimiento y la robótica, y agregó que los sistemas de IA generativa (GenAI), como el chat GPT, han capturado la imaginación. diferente a todo lo que la industria tecnológica haya visto en los últimos 50 años.
Raje señaló que los avances de la IA y la robótica en la atención médica, el transporte y los hogares están transformando la comodidad y la calidad de vida, redefiniendo la forma en que las personas interactúan con la tecnología.
Entre las innovaciones que se están implementando, Raje citó siete casos de uso clave en los que la IA en el borde tuvo un desarrollo transformador: atención médica y ciencias de la vida, comercio minorista inteligente, comunicaciones, ciudades inteligentes, automoción, hogar digital y fábricas inteligentes.
Citando una serie de ejemplos clave, dijo: “La IA está permitiendo que los robots industriales aprendan y actúen de forma autónoma. En el sector sanitario, los exoesqueletos basados en IA están logrando enormes avances. La convergencia de la robótica y la inteligencia artificial está a punto de restaurar las funciones perdidas de las extremidades de muchas personas, mejorando drásticamente su calidad de vida.
“[In automotive], los asistentes de IA están a punto de introducirse en los vehículos. Esta IA le permitirá personalizar su automóvil, desde ajustar la configuración hasta hacer reservas para cenar, leer un manual de usuario o lo que sea. [from inside] el coche. Esto ha redefinido fundamentalmente la conveniencia tal como la conocemos”.
La IA en el borde crecerá, dijo, cuando la industria de la tecnología pueda ofrecer un rendimiento informático muy alto dentro de un entorno restringido. Añadió que lo que impulsaba la IA en el borde se debía a tres vectores principales: procesamiento en tiempo real; datos y seguridad/privacidad; personalización/personalización.
Sin embargo, eso no quiere decir que no hubiera desafíos específicos que cada industria específica enfrentaría. A medida que la IA se lleva al límite, se generan nuevos requisitos para la inteligencia descentralizada, lo que significa que la IA no puede depender de la nube y de las infraestructuras informáticas, advirtió Raje, observando los desafíos centrados en la potencia, la latencia del rendimiento de los datos, la precisión, la temperatura ambiente, la seguridad, seguridad, regulación, cargas de trabajo diversas y cambios de frecuencia.
“El mundo de la IA está innovando a un ritmo bastante rápido con más modelos y ejerciendo una enorme presión sobre la informática. Aprovechar el poder de estos modelos en continua evolución plantea desafíos extremos, especialmente porque con una ventaja las limitaciones son bastante severas”, dijo.
“A medida que cada una de estas aplicaciones cambia, estas limitaciones y requisitos continúan cambiando. Cada uno de estos casos de uso y aplicaciones. [places] diferentes demandas y diferentes requisitos en su aplicación de borde. En el sector industrial, por ejemplo, la seguridad puede ser más importante que nuestro consumo. En la atención sanitaria, la precisión no es negociable”.
El ejecutivo de AMD señaló que los desafíos clave en los casos de uso de atención médica serían la seguridad, la protección, la energía y la precisión de los datos. En usos industriales, estos hacían frente a diversas cargas de trabajo, regulación, seguridad y precisión. Para las aplicaciones automotrices, la latencia, la precisión, la seguridad y la regulación probablemente serían primordiales.
El resultado neto fue que el diseño de aplicaciones de IA de vanguardia requeriría una integración “perfecta” de múltiples sistemas, incluidas las etapas de preprocesamiento, inferencia de IA y posprocesamiento. Estos apoyarían la escalabilidad y adaptabilidad del sistema.
Para concluir, y presentando lo que podría ser una gran oportunidad no sólo para el gigante automovilístico mundial sino para la industria automotriz en su conjunto, Raje anunció que AMD estaba trabajando con Subaru para construir un canal de percepción y visión basado en cámaras. Se trata de combinar el preprocesamiento, la inferencia de IA y el posprocesamiento con seguridad funcional en un solo dispositivo.