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Cómo la compra de Xnor.ai abre el futuro de la IA de Apple

¿Qué significa la compra de $ 200 millones? Piense en las imágenes de máquinas, los dispositivos domésticos inteligentes y las implementaciones de la industria de IoT.


La adquisición de Xnor.ai por $ 200 millones por parte de Apple proporciona herramientas para la evolución en imágenes, inteligencia artificial basada en el borde, HomeKit y más.

¿Qué hace Xnor.ai?
Xnor.ai fue escindido del Allen Institute for AI por el profesor Ali Farhadi y el Dr. Mohammed Rastegari en 2017. Estos hombres también fueron responsables de YOLO , YOLO9000 , Label Refinery y otros logros de inteligencia artificial .

La compañía desarrolló modelos de reconocimiento de imágenes y aprendizaje automático que combinaban precisión con la capacidad de trabajar localmente en el dispositivo, en lugar de enviar esas imágenes a un servidor.

Un cliente, Wyze Labs, usó la tecnología para la detección de personas en videos de CCTV, aunque esa función se retiró a principios de este mes, antes de que se conociera la noticia de la compra de Apple.

Xnor.ai era más ambicioso que el reconocimiento de imágenes en el dispositivo. Su sitio web dice:

"Transforme su negocio con IA en el dispositivo".

En YouTube, todavía está disponible un  video que explica sus objetivos, incluida la inteligencia artificial en dispositivos domésticos inteligentes, cámaras y drones agrícolas. La intención parece ser crear una IA de autoaprendizaje que funcione en el dispositivo y lo haga sin necesidad de una conexión a Internet .

En otras palabras: no se requiere nube.

Dispositivos de autoaprendizaje independientes
"Estamos construyendo un futuro en el que la IA esté disponible en casi todos los dispositivos", afirma la voz en off de Xnor.ai. “A esto lo llamamos IA en todas partes, para todos. Y es el comienzo de algo verdaderamente transformador que cambiará la forma en que trabajamos, vivimos y jugamos ".

Dentro de este trabajo, la compañía desarrolló una solución llamada AI2GO, una plataforma de autoservicio para implementar fácilmente modelos avanzados de aprendizaje profundo en dispositivos de borde.

(Todavía puede ver un  relato interesante de lo que hace aquí ).

También es importante tener en cuenta que la compañía ha demostrado anteriormente un chip de inteligencia artificial que usaba tan poca energía que podía funcionar con energía solar.

Existe una simetría obvia entre las visiones de las dos compañías: los modelos de inteligencia artificial de Xnor.ai que se pueden instalar en dispositivos periféricos y la estrategia de Apple de invertir sus dispositivos con inteligencia integrada que no necesitan servidores en la nube.

La noción también se ajusta a las tendencias actuales. La inteligencia basada en el borde se considera un bastión contra los riesgos de privacidad y seguridad de los sistemas basados ​​en la nube, especialmente en las implementaciones industriales.

Ya encontrarás a Apple trabajando con modelos como este en Fotos, que identifica caras, lugares y cosas en tus imágenes con análisis en tu dispositivo. Es posible que la tecnología de Xnor.Ai ayude a la empresa a reducir aún más la cantidad de información que necesita recopilar para que los servicios funcionen.

¿Un trampolín hacia homeOS?
Donde las cosas se vuelven más interesantes es en los dispositivos domésticos inteligentes.

Ya sabemos que Apple está mirando un poco más profundamente a HomeKit. Estableció la escena en la WWDC 2019 con enrutadores seguros HomeKit y soporte para sistemas de CCTV . Repitió el compromiso en 2020 en CES .

El problema con la mayoría de los dispositivos domésticos inteligentes es que son tontos. Pueden tener sensores, pero están controlados de forma centralizada por dispositivos móviles, concentradores y similares. Son dispositivos controlados que carecen de inteligencia a bordo.

Xnor.ai cambia eso.

Gran parte de su trabajo se centró en mejorar Raspberry Pi con IA en el dispositivo. No se requieren grandes cantidades de potencia de procesamiento. Esto hace que sea factible imaginar que estas tecnologías se utilicen para ayudar a Apple a crear algún tipo de plataforma homeOS en la que los desarrolladores puedan construir dispositivos domésticos inteligentes de autoaprendizaje (pero aún asequibles). O incluso para implementaciones industriales de IoT.

(Si bien la tecnología industrial nunca ha sido un mercado principal para Apple, las cosas han cambiado y sus dispositivos ahora se utilizan en toda la empresa. ¿Por qué no querría posiciones estratégicas en algunas verticales industriales?)

Combine estos dispositivos con redes locales basadas en IP de bajo consumo y terminará con sistemas de autoaprendizaje que son inteligentes, pero no en línea. Son inteligentes, actualizables e intrínsecamente seguros porque la inteligencia tiene lugar en el borde.

No se emocione demasiado, todavía
La implementación en toda la plataforma de Apple de la tecnología recién adquirida llevará tiempo. A corto plazo, tiene sentido ver mejoras un poco más prosaicas, como actualizaciones más fáciles del modelo de IA, identificación más inteligente de personas y objetos en Fotos y reconocimiento inteligente de objetos en ARKit.

Otro lugar donde Apple puede marcar la diferencia es en el video CCTV, mejorando la reproducción y los sistemas de reconocimiento de personas en estos.

Wyze entregó esto usando Xnor.ai. El interés de Apple en HomeKit Secure Video y su enfoque en HomeKit, junto con su trabajo en edición de video, inteligencia artificial y sistemas de reconocimiento, hacen de este un lugar en el que podría marcar la diferencia.

Otra posibilidad es que esta tecnología podría facilitar que los desarrolladores externos creen, instalen y actualicen sus propios modelos de IA en las plataformas de Apple; incluso puedo imaginar una solución de AI Playgrounds (como Swift Playgrounds) para enseñar a los niños los principios de la inteligencia artificial. . "Acabo de construir un sistema de reconocimiento de jellybean para mi iPhone ..."

Pero estas cosas llevan tiempo: Apple recién ahora está implementando el tipo de mejoras de Maps en las que  comenzó a trabajar en serio alrededor de 2016 .

El camino entre "podría suceder" y "sucedió" es largo y lleno de obstáculos, y el gran plan de la compañía para la implementación de estas tecnologías no es necesariamente lineal u obvio. Pero las implicaciones de la tecnología recién adquirida podrían extenderse a las líneas de productos y software de Apple.


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