[Texto originalmente publicado no Mercado & Consumo, com participação do Carlos Carvalho, CEO da Truppe]
Quando pensamos em como as inteligências artificiais estão ficando cada vez mais acessíveis e parte do nosso dia a dia, contribuindo para a vida particular e profissional de todos nós, cada vez mais, se torna inevitável pensarmos em como serão os próximos estágios evolutivos da tecnologia e como o mercado acompanhará esses fatores futuros. Conhecida como Neural Engine pela Apple, em seu recente anúncio do chip A11 Bionic, e como Tensor Processing Unit (TPU) pela Google, muitas discussões vêm sendo fomentadas sobre o que é Unidade de Processamento Neural, também conhecida como Neural Processing Unit (NPU), e sua importância para a evolução da IA.
Projetadas para executar operações matemáticas complexas e essenciais para o machine learning e redes neurais, as NPUs possuem núcleos (cores) de processamento capazes de realizar cálculos em paralelo às várias operações simultâneas, otimizando o treinamento e aprendizado de máquina.
Com uma breve explicação técnica, dentro de um sistema-em-um-chip (SoC), a NPU tem funções dedicadas à inteligência artificial, possibilitando melhoria no desempenho da CPU para operações e processamento gráfico para a GPU.
Essa capacidade operacional tecnológica vem sendo foco de investimentos por desempenhar um papel crucial na aceleração do desempenho dos modelos de IA e por conseguir processar grandes volumes de dados de maneira mais eficiente, se comparada aos processadores convencionais atuais.
Com foco em otimizar as principais tarefas no aprendizado de máquina, como classificação de imagem, detecção de objetos, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala, as Unidades de Processamento Neural estão cada vez mais presentes em dispositivos móveis por oferecerem alto desempenho com baixo consumo de energia.
Dessa maneira, vem sendo cada vez mais fácil acelerar o desempenho de Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e das Redes Neurais Convolucionais (CNNs), reduzindo a dependência de recursos remotos e melhorando a vida útil da bateria.
Outra grande importância para a evolução das inteligências artificiais é a execução de tarefas localmente, com as NPUs auxiliando na privacidade e segurança dos dados, fazendo com que informações sensíveis não sejam enviadas para servidores remotos, diminuindo o risco de vazamentos de dados e melhorando a proteção para os usuários.
Essa capacidade de otimização também está ligada diretamente à interferência em sistemas com inferência de resultados a partir de dados de entrada, muito utilizada por aplicações com IA para automação, assistentes virtuais e análises, permitindo que as previsões e as tomadas de decisões sejam realizadas em tempo real.
Com todas essas inovações tecnológicas cada vez mais próximas dos usuários e consumidores, a maturidade digital das empresas exigirá maior acompanhamento e desenvolvimento. Esta, responsável pela competência de sua organização e profissionais na adoção, implementação e uso efetivo de tecnologias digitais, faz com que a NPU e demais aceleradores de hardware, projetados para aumentar a eficiência das cargas de trabalho de aprendizado de máquina e inteligência artificial, se tornem cada vez mais presentes em nossos sistemas, estruturas e aparelhos.
O maior desafio em como trabalharmos nosso diferencial competitivo tecnológico está em lidar com a transformação digital trazida, não somente pelo crescente interesse e investimento em inteligência artificial, mas em como podemos adotar esse tipo de arquitetura mais especializada e a maneira como vamos trabalhar para executar mais tarefas, instruções e dados em menos tempo e consumindo menos energia.
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