{"id":18583,"date":"2022-11-30T03:00:56","date_gmt":"2022-11-30T03:00:56","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18583"},"modified":"2022-11-30T03:00:56","modified_gmt":"2022-11-30T03:00:56","slug":"el-proyecto-nimbleai-disena-una-solucion-que-ejecuta-algoritmos-de-vision-por-computadora-eficientes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=18583","title":{"rendered":"El proyecto NimbleAI dise\u00f1a una soluci\u00f3n que ejecuta algoritmos de visi\u00f3n por computadora eficientes"},"content":{"rendered":"
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El proyecto europeo NimbleAI aprovechar\u00e1 los principios clave de la detecci\u00f3n de luz de bajo consumo en los ojos y el procesamiento de la informaci\u00f3n en el cerebro para crear un chip neurom\u00f3rfico de procesamiento de detecci\u00f3n integral, que se basa en los \u00faltimos avances en la integraci\u00f3n de silicio apilado en 3D.<\/p>\n

\"Inteligencia
El objetivo es mejorar el procesamiento de IA en los dispositivos IoT sin afectar a la seguridad, privacidad, consumo de energ\u00eda y latencia.<\/figcaption><\/figure>\n

Hoy en d\u00eda, solo se ejecutan tareas de procesamiento de inteligencia artificial (IA) muy ligeras en dispositivos de punto final de IoT ubicuos, donde se generan datos de sensores y el acceso a la energ\u00eda suele estar restringido. Sin embargo, este enfoque no es escalable y genera grandes penalizaciones en t\u00e9rminos de seguridad, privacidad, costo, consumo de energ\u00eda y latencia, ya que los datos deben viajar desde los dispositivos finales hasta los sistemas de procesamiento remoto, como los centros de datos.<\/p>\n

Para mantenerse al d\u00eda con la cantidad exponencialmente creciente de datos y permitir interacciones m\u00e1s avanzadas, precisas, seguras y oportunas con el entorno circundante, los dispositivos de punto final de pr\u00f3xima generaci\u00f3n deber\u00e1n ejecutar algoritmos de inteligencia artificial y otras tareas intensas con latencia muy baja y envolventes de energ\u00eda.<\/p>\n

Soluci\u00f3n integral de procesamiento de detecci\u00f3n neurom\u00f3rfica<\/h2>\n

Seg\u00fan la informaci\u00f3n publicada en el Servicio de Informaci\u00f3n Comunitario sobre Investigaci\u00f3n y Desarrollo (Cordis<\/a>, por sus siglas en ingl\u00e9s) de la Comisi\u00f3n Europea, NimbleAI aprovechar\u00e1 los \u00faltimos avances en microelectr\u00f3nica y tecnolog\u00eda de circuitos integrados para crear una soluci\u00f3n integral de procesamiento de detecci\u00f3n neurom\u00f3rfica para ejecutar de manera eficiente algoritmos de visi\u00f3n por computadora precisos y diversos en chips con recursos y \u00e1reas limitadas destinados a dispositivos de punto final.<\/p>\n

La biolog\u00eda ser\u00e1 una importante fuente de inspiraci\u00f3n en NimbleAI, especialmente con un enfoque para reproducir la adaptabilidad y la plasticidad inducida por la experiencia, que permite que las estructuras biol\u00f3gicas se vuelvan continuamente m\u00e1s eficientes en el procesamiento de est\u00edmulos visuales din\u00e1micos.<\/p>\n

Se espera que NimbleAI permita mejoras significativas en comparaci\u00f3n con el estado de la t\u00e9cnica, y al menos una mejora de 100 veces en la eficiencia energ\u00e9tica y una latencia 50 veces m\u00e1s corta en comparaci\u00f3n con el estado de la pr\u00e1ctica. El proyecto tambi\u00e9n adoptar\u00e1 un enfoque hol\u00edstico para garantizar la seguridad en diferentes niveles de arquitectura, incluido el nivel de silicio.<\/p>\n

El proyecto NimbleAI, liderado por Ikerlan, se compone de un consorcio compuesto por 16 entidades procedentes de Espa\u00f1a, Francia, Pa\u00edses Bajos, Rep\u00fablica Checa, Italia, B\u00e9lgica, Alemania y Austria; y dos socios de Reino Unido. Para alcanzar los objetivos, el proyecto cuenta con una inversi\u00f3n de 8.822.235 euros, \u00edntegramente financiados por el programa Horizonte Europa de la Comisi\u00f3n Europea, y tendr\u00e1 tres a\u00f1os para desarrollar la tecnolog\u00eda (octubre de 2022 a septiembre de 2025).<\/p>\n

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