La tecnología de visión por computadora está avanzando gracias a los microNPUs (µNPUs) que permiten procesamiento de aprendizaje automático en dispositivos pequeños y eficientes.
La tecnología de visión por computadora se está volviendo cada vez más accesible gracias a la disminución de los costos de hardware y al aumento de la capacidad de cálculo.
La tecnología de visión por computadora se está utilizando en una amplia variedad de aplicaciones, desde la fabricación de semiconductores hasta la detección de objetos en la agricultura.
Los microNPUs permiten que los procesadores pequeños tengan unidades de procesamiento neuronal potentes que ejecutan redes neuronales convolucionales extremadamente eficientes.
La próxima generación de interfaces hombre-máquina será capaz de entender a los usuarios y su entorno a través de la conciencia contextual.
Para aprovechar al máximo los microNPUs, se necesitan herramientas de desarrollo de inteligencia artificial y marcos de trabajo optimizados.
La tendencia hacia el procesamiento de visión basado en el aprendizaje automático (Machine Learn) en el borde es clara, lo que lleva a una mayor adopción y uso de la inteligencia artificial de visión por computadora en el borde.
- Los algoritmos de redes neuronales nuevos y esbeltos se adaptan al espacio de memoria y potencia de cómputo de dispositivos diminutos.
- Las nuevas arquitecturas de silicio ofrecen órdenes de magnitud más eficientes para el procesamiento de redes neuronales que los microcontroladores (MCU) convencionales.
- Y los marcos de IA para microprocesadores más pequeños están madurando, lo que reduce las barreras para desarrollar pequeñas implementaciones de aprendizaje automático (ML) en el perímetro (tinyML).
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