La compañía Applied Brain Research (ABR) ha desarrollado un nuevo software y diseño de chips que reducen el consumo de energía de los dispositivos habilitados para el habla, como los altavoces inteligentes, auriculares y gafas inteligentes, entre otros sistemas.
La nueva solución utiliza la unidad de memoria Legendre (LMU), un diseño de red neuronal que reduce el consumo de energía de la batería hasta en un 94% para tareas de Inteligencia Artificial (IA) en el dispositivo, como el procesamiento de palabras clave habladas.
Además, esta tecnología permite a los dispositivos inteligentes que reconozcan palabras clave de manera más precisa. La LMU se puede utilizar para construir redes de IA para todas las tareas que varían en el tiempo, como procesamiento de voz, análisis de vídeo, monitoreo de sensores y sistemas de control.
Consumo del hardware
El diseño de hardware de detección de palabras clave LMU de ABR consume 24 veces menos energía en relación con el hardware de borde estándar y 16 veces menos que el hardware de detección de palabras clave de propósito especial, mientras utiliza un 91% menos de parámetros.
La tecnología de ABR entiende las palabras de comando habladas usando solo 8,8 millonésimas de vatio de electricidad, en comparación con las 140 millonésimas de vatio de la tecnología existente utilizada por los fabricantes de dispositivos en la actualidad. Un chip de detección de palabras clave alimentado por ABR por sí solo funcionaría durante más de 38 años con una batería de reloj estándar (1.000 mAh de litio).
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