Raspberry Pi y Sony Aitrios: la combinación perfecta para la Inteligencia Artificial
Raspberry Pi es un popular ordenador muy utilizado entre desarrolladores, estudiantes y aficionados a la informática, a la robótica y a ‘cacharrear’.
Entre sus virtudes están su bajo coste (un kit básico cuesta unos 20 euros), versatilidad para ejecutar una amplia variedad de aplicaciones y soluciones, y una enorme comunidad de usuarios que comparte proyectos, tutoriales y todo tipo de contenidos para sacarle el máximo partido.
En su configuración básica, la más asequible, Raspberry Pi no es un ordenador potente. Aunque su capacidad dependerá del modelo elegido, de su configuración, periféricos y componentes añadidos, y de las modificaciones que haga el usuario.
«Incluso en sus modelos más básicos y asequibles, las placas de Raspberry Pi pueden ejecutar programas con múltiples propósitos y aplicaciones.»
Sin embargo, en cualquiera de sus modelos, incluso en los más baratos, Raspberry Pi permite ejecutar aplicaciones con múltiples propósitos, incluyendo el control de instalaciones de domótica, de sistemas robotizados o como servidor web.
Pero, como suele suceder con los ordenadores de propósito general, al margen de cuál sea su potencia las placas de Raspberry Pi no son todo lo eficientes que podrían ser cuando se trata de ejecutar algoritmos y modelos de Inteligencia Artificial.
Sony integra su plataforma Edge AI, Aitrios, en las placas de Raspberry Pi
Para cambiar esto, Sony ha anunciado una “inversión estratégica” que ayude a “impulsar el desarrollo de soluciones Edge AI” integrando su plataforma Aitrios en las placas de Raspberry Pi.
De este modo Sony habilita capacidades de Inteligencia Artificial en este popular ordenador para todos.
Esta integración permitirá a los usuarios de Raspberry Pi utilizar la plataforma Aitrios para ejecutar sus propias soluciones de Inteligencia Artificial; con desarrollos personalizados y adaptados a sus necesidades, sean domésticas o industriales.
«Aitrios proporciona a Raspberry Pi una capacidad mayor para procesar datos y modelos de Inteligencia Artificial en tiempo real.»
Al incorporar esta tecnología de Sony los dispositivos Raspberry Pi equipados con Aitrios son más eficientes procesando y analizando datos de forma local, en el mismo sitio donde esos datos se generan y donde son necesarios: en el borde (Edge) de la red y sin necesidad de enviarlos a un centro de datos o a una plataforma Cloud.
Como vimos en un artículo anterior, procesar datos y ejecutar modelos de Inteligencia Artificial en el borde (Edge AI) es especialmente útil cuando se requiere una respuesta inmediata y sin depender de una conexión a internet. Por ejemplo:
- Para el control de drones y robots autopilotados, o para el reconocimiento de imágenes o de voz.
- Cuando un proyecto IoT se despliega en un área sin cobertura de red o en un entorno aislado, sin conectividad.
Plataforma Aitrios de Sony para dispositivos IoT
La plataforma Aitrios de Sony habilita el procesamiento de datos y la ejecución eficiente de algoritmos y modelos de Inteligencia Artificial en dispositivos IoT.
Aitrios es una solución completa de hardware y software, escalable y flexible, explican desde Sony. Puede adaptarse a una amplia variedad de dispositivos y aplicaciones de IoT y está disponible en diferentes arquitecturas, como procesadores SoC o módulos periféricos. Puede controlarse con diferentes sistemas operativos.
Estas características deberían facilitar su adopción por parte de la comunidad de usuarios de Raspberry Pi, al facilitar el desarrollo y la implementación de nuevos proyectos. De paso, Sony gana para Aitrios una potencialmente enorme base de usuarios y desarrolladores.
En lo que respecta al hardware, Aitrios utiliza un procesador de tipo ASIC (Application-Specific Integrated Circuit). Como ventaja con respecto a los procesadores CPU o de propósito general, los procesadores ASIC son especialmente eficientes ejecutando la tarea para los que han sido diseñados.
En este caso, el procesador de Aitrios está diseñado específicamente para ejecutar y entrenar modelos de visión artificial y aprendizaje automático de ultrabaja latencia, lo cual mejorará la eficiencia de los ordenadores Raspberry Pi para procesar y analizar datos de forma local.