Coral é a iniciativa silenciosa do Google para ativar a IA sem a nuvem


  

A IA permite que as máquinas realizem todos os tipos de tarefas que costumavam ser o domínio humano apenas. Precisa executar o controle de qualidade em uma linha de produção da fábrica? Configure uma câmera com inteligência artificial para detectar defeitos. Que tal interpretar dados médicos? O aprendizado de máquina pode identificar tumores em potencial a partir de exames e sinalizá-los a um médico.

Mas aplicativos como este são úteis apenas desde que sejam rápidos e seguros. Uma câmera de IA que leva alguns minutos para processar imagens não é muito utilizada em uma fábrica e nenhum paciente quer arriscar a exposição de seus dados médicos se forem enviados à nuvem para análise.

Esses são os tipos de problemas que o Google está tentando resolver por meio de uma iniciativa pouco conhecida chamada Coral .

“Tradicionalmente, os dados dos dispositivos [AI] eram enviados para grandes instâncias de computação, alojados em datacenters centralizados onde os modelos de aprendizado de máquina podiam operar em alta velocidade”, explicou Vikram Tank, gerente de produtos da Coral, para The Verge por e-mail . “Coral é uma plataforma de componentes de hardware e software do Google que ajuda a construir dispositivos com IA local – fornecendo aceleração de hardware para redes neurais … diretamente no dispositivo de ponta.”

  


    
    
      
        

    
  

  
    
      
        
Os produtos da Coral, como a placa de desenvolvimento (acima), podem ser usados ​​para prototipar novos dispositivos de IA.
Imagem: Google
      
    

  

Talvez você nunca tenha ouvido falar de Coral antes (apenas "se graduou" na versão beta no último outubro ), mas faz parte de um setor de IA em rápido crescimento. Os analistas de mercado prevêem que mais de 750 milhões de chips e computadores de inteligência artificial de ponta serão vendidos em 2020, aumentando para 1,5 bilhão em 2024. E enquanto a maioria deles será instalada em dispositivos de consumo como telefones, muita coisa é destinado a clientes corporativos em setores como automotivo e de saúde.

Para atender às necessidades dos clientes, a Coral oferece dois tipos principais de produtos: aceleradores e placas de desenvolvimento para prototipar novas idéias e módulos destinados a alimentar o cérebro da IA ​​de dispositivos de produção, como câmeras e sensores inteligentes. Nos dois casos, o coração do hardware é o Edge TPU do Google um chip ASIC otimizado para executar algoritmos leves de aprendizado de máquina – um (muito) irmãozinho do TPU refrigerado a água usado nos servidores em nuvem do Google.

Embora seu hardware possa ser usado por engenheiros solitários para criar projetos divertidos (Coral oferece guias sobre como construir uma máquina de classificação de marshmallow AI e alimentador de pássaros inteligente por exemplo) , diz Tank, o foco de longo prazo é voltado para clientes corporativos em setores como o mundo automotivo e os serviços de saúde.

Como exemplo do tipo de problema que Coral está enfrentando, Tank mostra o cenário de um carro autônomo que usa visão de máquina para identificar objetos na rua.

"Um carro que se desloca a 105 km / h percorre quase 10 pés em 100 milissegundos", diz ele, portanto, qualquer "atraso no processamento" – causado por uma conexão móvel lenta, por exemplo – "aumenta o risco de casos de uso críticos". É muito mais seguro fazer essa análise no dispositivo, em vez de esperar em uma conexão lenta para descobrir se isso é um sinal de parada ou uma luz de rua à frente.

Tank afirma que benefícios semelhantes existem em relação à melhoria da privacidade. "Considere um fabricante de dispositivos médicos que deseja fazer análises em tempo real de imagens de ultra-som usando reconhecimento de imagem", diz ele. Enviar essas imagens para a nuvem cria um potencial elo fraco para os hackers atingirem, mas a análise de imagens no dispositivo permite que pacientes e médicos "confiem que os dados processados ​​no dispositivo não saem do controle deles".

  


    
    
      
        

    
  

  
    
      
        
Edge TPU do Google, um pequeno chip de processamento otimizado para IA que está no coração da maioria dos produtos Coral.
Imagem: Google
      
    

  

Embora o Coral esteja voltado para o mundo empresarial, o projeto tem suas raízes na gama "AIY" do Google de kits de aprendizado de máquina faça você mesmo, diz Tank. Lançados em 2017 e equipados com computadores Raspberry Pi, os kits AIY permitem que qualquer pessoa construa seus próprios alto-falantes e câmeras inteligentes e foram um grande sucesso nos mercados de brinquedos e fabricantes de STEM.

Tank diz que a equipe da AIY percebeu rapidamente que, enquanto alguns clientes queriam seguir as instruções e construir os brinquedos, outros queriam canibalizar o hardware para criar protótipo de seus próprios dispositivos. O Coral foi criado para atender a esses clientes.

O problema para o Google é que existem dezenas de empresas com argumentos semelhantes ao Coral. Eles variam desde startups como Xnor, com sede em Seattle, que torna as câmeras de IA suficientemente eficientes para rodar com energia solar até empresas poderosas como a Intel, que lançou um dos primeiros aceleradores USB para empresas . 2017 e pagou US $ 2 bilhões em dezembro passado pela fabricante de chips Habana Labs para melhorar suas ofertas de inteligência artificial de ponta (entre outras coisas).

Dado o grande número de concorrentes, a equipe do Coral diz que se diferencia ao integrar fortemente seu hardware ao ecossistema de serviços de IA do Google.

Essa pilha de produtos – que abrange chips, treinamento em nuvem, ferramentas de desenvolvimento e muito mais – tem sido um dos pontos fortes do trabalho de IA do Google. No caso de Coral, há uma biblioteca de modelos de IA compilada especificamente para seu hardware, bem como serviços de IA no Google Cloud que se integram diretamente a módulos individuais de Coral como seus sensores de ambiente .

De fato, Coral é tão fortemente integrado ao ecossistema de inteligência artificial do Google que seu hardware Edge TPU apenas trabalha com a estrutura de aprendizado de máquina do Google, TensorFlow, um fato que rivaliza com o mercado de inteligência artificial O Verge falou com o que disse foi potencialmente um fator limitante.

“Os produtos Coral processam especificamente para sua plataforma [while]nossos produtos suportam todas as principais estruturas e modelos de IA do mercado”, disse um porta-voz da empresa de ponta de IA Kneron The Verge . (Kneron disse que "não houve negatividade" em sua avaliação e que a entrada do Google no mercado é bem-vinda, pois "valida e impulsiona a inovação no espaço".)

Mas exatamente o quanto de negócios Coral está fazendo agora é impossível dizer. O Google certamente não está pressionando Coral com intensidade tão grande quanto seus serviços de IA em nuvem, e a empresa não compartilharia nenhum valor ou meta de vendas para o grupo. Uma fonte familiarizada com o assunto, no entanto, disse The Verge que a maioria dos pedidos de Coral são para unidades únicas (por exemplo, aceleradores de IA e placas de desenvolvimento), enquanto apenas alguns clientes fazem compras corporativas no pedido de 10.000 unidades.

Para o Google, a atração de Coral pode não necessariamente ser receita, mas simplesmente aprender mais sobre como sua IA está sendo aplicada nos lugares importantes. No mundo do aprendizado prático de máquinas, no momento, todas as estradas levam, inexoravelmente, até o limite.



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