No descubrimos nada si afirmamos que la inteligencia artificial es un concepto de moda en el mundo tecnológico, con todo lo que ello conlleva: que muchas veces no pase de ser humo, un mero reclamo promocional.
Uno de los sectores en los que la IA ha empezado a ser utilizada como gancho para llegar al consumidor ha sido el de los smartphones.
Así, Google lanzó al mercado hace unos meses su Pixel 2, que usa la IA para hacer fotos en modo retrato sin necesidad de doble cámara, y Huawei ha dotado a varios de sus terminales con una NPU (Unidad de Procesamiento Neuronal).
De hecho, según un informe publicado hace un año por Gartner, para 2022 hasta un 80% de los smartphones estarán equipados con inteligencia artificial.
Un estándar para evaluar la inteligencia (artificial) de nuestros móviles inteligentes
Pero, si la IA va a inundar el mercado móvil, será necesario contar con algún sistema de referencia que nos permita comparar objetivamente las capacidades de cada modelo, y separar así el grano de la paja más allá de las afirmaciones de cada fabricante.
AnTuTu, la aplicación más popular de benchmarking para iOS y Android, que actualmente ya permite comparar el rendimiento de otros aspectos del equipo (incluidos UX, GPU, RAM, CPU, I/O) ha anunciado que, a partir de ahora, permitirá comparar también las capacidades de IA de nuestros móviles.
El problema es que, como reconocen los propios desarrolladores de AnTuTu, medir la IA es algo bastante complejo, pues el propio término no hace sino englobar varias tecnologías diferentes, y la industria no ha establecido hasta ahora ningún estándar unificado. Pero AnTuTU afirma estar en disposición de ofrecer este estándar, gracias a la colaboración con varios fabricantes (Samsung, Nvidia, Qualcomm, MediaTek, etc).
La nueva herramienta de medición de AnTuTu ha sido bautizada como 'AI Review' y, aunque aún con ciertas incompatibilidades según qué modelo usemos- puede ser testada en fase beta.
AI Review apuesta por someter al terminal donde se ejecuta a dos test de rendimientos claramente diferenciados. Son los siguientes:
Prueba de clasificación de imágenes: Consiste en la revisión de 200 imágenes de prueba y se basa en la red neuronal Inception v3.
Prueba de reconocimiento de objetos: Consiste en la revisión de un vídeo de 600 fotogramas y se basa en la red neuronal SSD de MobileNet. Si el dispositivo carece de aceleración de IA, la prueba se lleva a cabo haciendo uso de la CPU y del software TensorFlow Lite, que -avisan desde AnTuTu- no porporciona puntuaciones fiables.
Prueba de reconocimiento de objetos (Fuente: AnTuTu)
La puntuación final se otorgará en base a una media entre los resultados de ambos, dependientes a su vez de la precisión y rapidez del proceso, si bien se penalizará a los modelos que intenten apostar por la velocidad para intentar compensar una baja precisión.
Vía | VentureBeat
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