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La nueva tendencia: implementar ML en ASICs

Desde que el desarrollo de software ha permitido incluir algoritmos inteligentes en sistemas embebidos, Machine Learning se ha convertido en toda una tendencia industrial.

ElectronicosOnline.com Magazine / Oswaldo Barajas

Los Circuitos Integrados de Aplicación Específica (ASICs) son un segmento industrial que tendrá un crecimiento sostenido del 9% para el período comprendo entre 2017-2023, según cifras del sitio de investigación industrial Marketwatch.com, por lo que se convertirá en un nicho altamente lucrativo para los siguientes años.

 

Una de las características que apalancará el crecimiento de la demanda de estos dispositivos será la implementación de Machine Learning (ML) en sus arquitecturas de procesamiento, lo que lo posicionará en un sitio privilegiado dentro del mercado global de chips, según afirmó la empresa de análisis sobre tecnologías Allied Market Research.

En su reporte titulado Global Machine Learning Chip Market, los analistas de la agencia son más optimistas y estiman que el segmento de ASICs generará ingresos superiores a 37 mil millones de dólares para el 2025 gracias a la readaptación que se realizará al hardware para alinearlo con tecnologías de Inteligencia Artificial.

El uso de ML dotará a los ASICs de una cantera de posibilidades para sistematizar sus funciones de procesamiento a través de algoritmos y métodos computacionales que enseñarán a las computadoras a pensar de la manera en que los humanos y los animales lo hacen, pudiendo reaccionar artificialmente ante una situación particular, en este caso, resolver conflictos de inherentes a la ejecución de tareas o establecer parámetros de auto administración, auto generar perfiles operativos, y sugerir modelos de optimización, por mencionar algunos.

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El informe de la casa analista señala que la región Asia-Pacífico concentrará el mayor núcleo de crecimiento de tecnologías para los chips ASICs con ML.
   

El rendimiento de estos algoritmos de aprendizaje automático se puede mejorar aumentando la cantidad de pruebas y es así que la plataforma de arquitecturas para aplicaciones específicas irá robusteciendo su pool de mecanismos, desde herramientas complementarias hasta documentación técnica.

“La tendencia en cuanto a Inteligencia Artificial, como es el uso de Machine Learning en diversas aplicaciones, y también el soporte para tecnologías como la computación cuántica, son factores que incrementan la demanda de chips ML en el mercado”, menciona el informe de Allied Market Research, y subraya: “Además, el desarrollo de robots autónomos que se controlan a sí mismos sin la necesidad de ayuda humana anticipa un suministro potencial de oportunidades comerciales para el segmento.”

Los analistas señalan que a pesar de lo optimista que resultan estas proyecciones, lo cierto es que actualmente la industria carece de mano de obra calificada en el segmento de Machine Learning, y reconocen que además existe una especie de “fobia” a la Inteligencia Artificial, presuntamente por su complejidad en términos de administración, pero con todo, no será un obstáculo, puesto que la demanda presionará a la industria para producir a como dé lugar la fabricación de más robots humanoides.

El sector de ASICs ML se ve acompañado de algunos riesgos, tales como la falta de mano de obra calificada en IA y la demanda latente de tecnologías como robots humanoides por parte de una exigencia masiva de los consumidores a nivel mundial, lo que no daría abasto los recursos con los que se cuenta actualmente.
   

El informe discretiza la información del mercado de chips por su tipo, incluyendo GPUs, dispositivos neuromórficos, memoras Flash, ASICs y FPGAs, y reconoce que estos integrantes son los responsables de mantener activo el desarrollo de soluciones y la cadena de suministro electrónico principalmente para sectores como automotriz, electrónica de consumo, ciencias de la salud y robótica, donde actualmente se enfoca la mayoría de las tecnologías relacionadas con Machine Learning.

Los analistas mencionan que aunque los chips gráficos (GPUs) es considerado uno de los sectores más grandes del mercado de chips, con un tercio de la participación general de los ingresos en 2017, se espera sea superado por los ASICs al llegar el año 2025 cuando alcancen un aumento del 21.33%.

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