Наборы микросхем AI, решение текущих и будущих отраслевых проблем

Полупроводники служат источником энергии в современном мире, в котором присутствует электроника. Искусственный интеллект (ИИ) предназначен для поддержки огромного количества технологий, начиная от беспилотных автомобилей и заканчивая аналитикой социальных сетей. Комбинация ИИ с полупроводниками представляет собой следующий логический шаг для поставщиков микросхем по внедрению ИИ практически во все, что требует процессора, говорит автор Джерри Кристенсен, основатель и генеральный директор Mind Commerce . .

Наборы микросхем AI также поддерживают движение отрасли к гетерогенным вычислениям, относящимся к системам, которые используют более одного типа процессоров или ядер. Этот подход включает интеграцию разнородных микросхем в среду совместной обработки для повышения производительности и экономии энергии. В случае микросхем AI, процессоры часто могут решить проблемы, которые не могут решить традиционные процессоры.

Ведущие производители разрабатывают решения для решения отраслевых задач. Например, ARM встраивает искусственный интеллект в свой процессор машинного обучения (ML), чтобы ускорить выполнение критически важных функций в промышленности, таких как распознавание лиц для общественной и национальной безопасности.

Этот же набор микросхем может удовлетворить другие потребности отрасли, например, машинный перевод. Этот подход является частью развертываний системы на кристалле (SoC), которые включают в себя различные типы процессоров, такие как графические процессоры (GPU), которые оптимизируют вычисления идентификации изображений.

Некоторые компании, например Qualcomm , занимаются решением проблем, связанных с конкретными устройствами. и Huawei , обе компании стремятся выпустить первые наборы микросхем AI для смартфонов. Компании осознают, что такие сетевые разработки, как Mobile Edge Computing (MEC) и 5G, будут способствовать увеличению использования данных, большая часть которых будет связана с услугами, чувствительными к задержкам, такими как виртуальная реальность (VR). Производители мобильных телефонов не хотят быть слабым звеном в обработке данных.

Соответственно, Huawei разрабатывает чип, который якобы может обеспечивать распознавание 4500 изображений в минуту, что более чем вдвое превышает возможности его предыдущего предложения. Более быстрое распознавание изображений для смартфонов означает меньшую общую задержку для приложений следующего поколения для общественной безопасности, таких как передача от машины к человеку.

Смартфоны могут интегрироваться с бортовыми датчиками и камерами транспортных средств, чтобы обнаруживать потенциальные опасности, например, пешехода, идущего на перекресток. Наборы микросхем AI будут поддерживать функции, связанные с автомобилем, а также во многих других отраслях.

Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), оснащенные наборами микросхем AI, выиграют от улучшенных решений на основе входных сигналов датчиков. Это будет благом для отраслевых вертикалей, которые будут полагаться на беспилотные летательные аппараты, таких как сельское хозяйство, где такие решения, как опрыскивание сельскохозяйственных культур в течение еще 30 минут, могут иметь значение между приемлемой урожайностью или годовыми потерями.

Кроме того, процессоры могут принимать важные решения для безопасности дронов, например избегать воздушных линий электропередач или возвращаться на базу в ожидании надвигающейся грозы.

Подавляющее большинство случаев использования будут включать некоторые аспекты решений Интернета вещей (IoT). Например, исследования, связанные с наборами микросхем AI для беспроводных сетей и устройств, облачными вычислениями и вычислениями следующего поколения, IoT и отчетом Big Data Analytics 2018-2023, показывают, что решения, связанные с IoT, будут составлять 83% всего мирового рынка наборов микросхем AI к 2023 году. Один только рынок устройств IoT, поддерживающий набор микросхем AI, представляет собой глобальные возможности в размере 8,7 млрд долларов США (7,49 млрд евро) к 2023 году.

Ожидается, что к 2023 году глобальный рынок наборов микросхем ИИ, движимый всем, от домашних развлечений до национальной безопасности, достигнет 13,4 миллиарда долларов США (11,53 миллиарда евро).

Наборы микросхем AI также поддерживают большие данные и расширенную аналитику, многие из которых будут связаны с IoT, например, с мониторингом и логистикой. Многопроцессорные наборы микросхем ИИ учатся у окружающей среды, пользователей и машин, чтобы выявлять скрытые закономерности среди данных, прогнозировать полезные сведения и выполнять действия в зависимости от конкретных ситуаций.

Мировой рынок наборов микросхем ИИ по производственным приложениям, 2018–2023 гг.

Это приведет к следующей волне аналитики на основе устройств, которая будет важна для многих отраслевых вертикалей, таких как производство, в котором решения для перемещения материалов, поддерживаемые чипсетами AI, представят глобальные возможности в размере 394 млн долларов США (339,05 млн евро) к 2023 году.

В целом перспективы для наборов микросхем AI оптимистичны, поскольку искусственный интеллект в целом все больше интегрируется во многие области, включая поиск в Интернете, развлечения, коммерческие приложения, оптимизацию контента и робототехнику. Долгосрочная перспектива для наборов микросхем AI заключается в том, что они будут встроены во многие другие технологии и обеспечат автономное принятие решений от имени людей, как прямо, так и косвенно через многие процессы, продукты и услуги.

Автор этого блога - Джерри Кристенсен, основатель и генеральный директор Mind Commerce.