Moshe Tanach, fundador y director ejecutivo de NeuReality, pionero israelí en inteligencia artificial, compara la IA con un auto de carreras trabado.
Liberado en todo su potencial. La IA es tan revolucionaria como la introducción de la informática personal y el marketing en Internet. McKinsey llama a la IA creativa «la próxima frontera de la productividad» y predice que agregará billones de dólares a la economía global cada año.
Pero por ahora, los costos de los chips y la infraestructura son barreras importantes para hacer realidad las enormes posibilidades de la tecnología, dice Tanach.
«Si quieres reemplazar el motor de tu auto con un motor de Fórmula Uno, pero tu auto no aguanta la potencia», dijo Tanach en un evento en línea ‘Invertir en IA’ organizado por OurCrowd, una plataforma de inversión con sede en Jerusalén. Inauguración
Los ejecutivos de cuatro startups líderes en IA (NeReality, One AI, Hailo y PolyN Technology) discutieron los últimos avances en tecnología de IA antes de responder preguntas de una audiencia de inversores de todo el mundo. El evento está disponible para transmisión a través de la plataforma OurCrowd.
OurCrowd también ha lanzado un Fondo de IA, que permite a los inversores participar en una variedad de nuevas empresas prometedoras mientras operan como empresas privadas.
NeuReality quiere reducir los costos de infraestructura y aumentar drásticamente el rendimiento renovando su arquitectura de IA para hacerla «fácil, asequible y más rápida», permitiendo que la IA se implemente «en cualquier lugar donde pueda marcar la diferencia», afirma Tanach.
La tecnología de la empresa permite que varios chips de IA funcionen en paralelo para evitar fácilmente los cuellos de botella del sistema.
El chip NR1 centrado en IA de NeuReality pasó el control de calidad y pasó a fabricación, creando el primer servidor centrado en IA del mundo en un chip. El chip demostró un rendimiento 10 veces mayor al mismo costo en comparación con los sistemas convencionales basados en CPU.
El mercado objetivo de NeuReality son los proveedores de servicios en la nube o cualquier gran empresa «que utilice IA a escala y enfrente el costo de la infraestructura y la complejidad de aprovechar los procesadores de próxima evolución para el aprendizaje profundo», dice Tanach.
Efectivo, impreciso
Las herramientas de creación de inteligencia artificial como Chat GPT o Bard de Google son increíbles para las personas, pero ineficaces para las empresas. Los materiales que producen suelen ser inexactos. Los sistemas no son privados, eficientes, escalables ni seguros para uso empresarial.
One AI permite a las empresas implementar rápidamente capacidades de IA de vanguardia en productos y servicios. Su plataforma tiene IA prediseñada para usos comerciales comunes. La tecnología está optimizada para brindar velocidad, escalabilidad y rentabilidad, al tiempo que ayuda a prevenir contenido sesgado o dañino.
La tecnología OneAgent de One AI solo responde utilizando datos internos actualizados, con verificación de datos incorporada. Y su análisis del lenguaje proporciona información estructurada sobre elementos de acción, entidades comerciales y metadatos.
«Existe una idea errónea muy común de que la IA es algo que simplemente se implementa y funciona», dice Amit Ben, cofundador y director ejecutivo de One AI, un veterano de la industria de la IA. «De hecho, es muy difícil trabajar con IA a gran escala y en implementaciones de alta precisión y alto valor. La mayoría de las empresas no llegan a producción con su IA».
Este es el primer año de ventas de One AI y sus ingresos están creciendo rápidamente.
«Nuestra IA es muchísimo más eficiente en términos de métricas de rendimiento y costos», dice Ben.
Procesamiento de bordes
Gran parte de la informática de IA se lleva a cabo en grandes centros de datos. Pero también existe la necesidad de procesamiento en el propio dispositivo, incluidos los vehículos semiautónomos que necesitan datos de tráfico en tiempo real o tecnología de reconocimiento facial en un teléfono inteligente.
La informática de IA en los dispositivos utiliza chips de procesamiento de vanguardia, pero los chips existentes no tienen suficiente potencia para la informática de IA de alto nivel. Hailo ha desarrollado aceleradores de IA especializados para dispositivos de vanguardia con el fin de satisfacer la creciente demanda.
«Nos estamos centrando en el borde», donde los dispositivos se están implementando a escala, decenas de miles, si no millones, dice Orr Danon, fundador y director ejecutivo de Hailo. «Como muchos otros, creemos que esta es la mayor fuente de crecimiento del mercado en los próximos años».
Danone espera que los ingresos de Hailo crezcan dramáticamente este año.
La revolucionaria arquitectura de la empresa permite que los dispositivos inteligentes realicen sofisticadas tareas de aprendizaje profundo en el borde, sin la necesidad de centros de datos grandes y costosos que consuman grandes cantidades de energía.
El internet de las cosas
Los chips están diseñados para aplicaciones en una variedad de campos, incluida la seguridad, el comercio minorista, la automatización industrial, la automoción y el Internet de las cosas, o IoT, de dispositivos conectados.
Danon anticipa otra ola de adopción e implementación de IA en los próximos dos años, impulsada por la nube y proliferando en el borde.
«Ya se está viendo a los líderes de la industria hablando de ello y las aplicaciones están llegando», dice Danone.
PolyN Technology, una empresa de semiconductores sin fábrica, está creando un chip de procesamiento de borde aún más pequeño para funcionar con computadoras portátiles y otros dispositivos pequeños.
Utilizando circuitos analógicos que imitan el cerebro, PolyN traduce redes neuronales entrenadas en pequeños chips de silicio de IA con un consumo de energía ultrabajo y baja latencia.
Costo más bajo
Esto permite que los cálculos de IA se realicen directamente en un dispositivo, sin la necesidad de enviar datos a la nube o a un servidor remoto.
Los chips de IA analógicos superan la precisión de los chips de procesamiento de señales digitales utilizados en los centros de datos que alimentan las plataformas de generación de IA, a un costo mucho menor. También pueden personalizarse en gran medida para cualquier aplicación específica.
«Todos los demás actores representados en el mercado construyen procesadores de núcleo fijo», afirma Alexander Timofeev, director general y fundador de PolyN. “Pero cuando creas y entrenas una red neuronal, no sabes qué tamaño final obtendrás. Y para un chip fijo, es un problema. Es demasiado grande para algunas aplicaciones, demasiado pequeño para algunas aplicaciones. No tenemos este problema. Como creamos el núcleo a partir del modelo final, siempre lo ajustamos al tamaño del modelo final. Esa es básicamente nuestra nueva idea».
Goodyear es un cliente clave para el chip, que puede integrarse en los neumáticos para detectar las condiciones de la superficie y el estado del propio neumático. PolyN también se está asociando con Infineon, líder mundial en soluciones de semiconductores para gestión de energía, movilidad inteligente y comunicaciones. Una importante marca mundial de televisores ha encargado un prototipo y planea comercializarlo.
PolyN está dirigido a «jugadores reales que conocen las condiciones de marketing y pueden definir los requisitos del producto», dice Timofeev.
Para transmitir ‘Invertir en IA’ en la plataforma OurCrowd, haga clic aquí:
