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Google, Facebook y otros gigantes se unen para crear benchmarks centrados en inteligencia artificial

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La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los grandes fenómenos dentro del sector tecnológico y es perfectamente comprensible, ya que sus aplicaciones y posibilidades son casi infinitas. Gigantes del calibre de Google, Facebook, HPE y Microsoft han hecho una importante apuesta por esta tecnología, pero está claro que todavía queda mucho camino que recorrer.

En este sentido uno de los puntos más básicos y más importantes es también uno de los grandes olvidados. ¿Cómo podemos valorar el rendimiento de un sistema de inteligencia artificial de forma correcta y uniforme? Un consorcio formado por 40 empresas dedicadas al sector tecnológico, entre las que se encuentran Google y Facebook, quiere dar respuesta a esa cuestión desarrollando un benchmark que permita hacer mediciones fiables.

Para conseguir ese objetivo el consorcio quiere establecer una prueba de rendimiento centrada alrededor de una serie de parámetros de referencia que se agruparán bajo el benchmark Inferencia MLPerf v 0.5, formado por un test de clasificación de imágenes, otro de detección de objetos y uno más dedicado a la traducción automática. Con esos puntos de referencia como niveles comunes para medir el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial el consorcio espera dar un impulso a esta tecnología, pero desde una perspectiva más realista, ya que además tendrá referencias separadas por categorías en función de la plataforma utilizada (smartphones, servidores, chips dedicados, étc).

Peter Mattson, presidente general del consorcio MLPerf, comentó:

«Al crear métricas comunes y relevantes para evaluar las nuevas infraestructuras de software de aprendizaje automático, los aceleradores de hardware, las plataformas en la nube y la informática avanzada en situaciones reales podemos dar forma a los puntos de referencia necesarios para crear un escenario fiable y preciso, donde puedan participar todas las empresas».

Esos puntos de referencia servirán como orientación a las empresas para determinar las mejores prácticas de cara al desarrollo de sus sistemas de inteligencia artificial, y para ayudarles a innovar y a mejorar.

Como anticipamos se trata de un enfoque universal que, sin embargo, tiene en cuenta las particularidades de cada plataforma a la hora de emitir valoraciones sobre los resultados obtenidos, todo un acierto, ya que como es evidente no tiene la misma potencia una unidad neural presente en un smartphone que un clúster con varias GPUs NVIDIA respaldadas por núcleos ténsor.

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