C'è un problema serio e ovvio che attualmente impedisce l'uso di reti neurali nei dispositivi mobili: il consumo di energia. Molti dei loro sistemi di intelligenza artificiale richiedono processori potenti e multi-core. Il loro utilizzo è estremamente poco pratico quando si tratta di un dispositivo che dovrebbe essere posizionato su una mano umana.
Tuttavia, il Massachusetts Institute of Technology ha trovato una soluzione. Recentemente ha dimostrato Eyeriss, un nuovo chip che consente l'installazione di reti neurali in dispositivi a bassissima potenza. Sebbene questo processore abbia 168 core, utilizza dieci volte meno elettricità rispetto alle GPU dei telefoni moderni. Pertanto, è possibile utilizzarlo in sicurezza senza temere che il processore "consumerà" istantaneamente la batteria.
Il segreto di Eyeriss è che il chip non utilizza lo scambio di informazioni quando possibile. Ciascuno dei nuclei (che essenzialmente agiscono come neuroni) ha una propria memoria e comprime le informazioni ogni volta che vengono inviate. Ciò mantiene la quantità di lavoro al minimo. I core vicini possono "comunicare" direttamente tra loro, quindi non hanno bisogno di accedere a una fonte centrale (cioè alla memoria principale), poiché tutto ciò di cui hanno bisogno è "a portata di mano". Inoltre, uno speciale schema di delega offre ai core tutto il lavoro che possono svolgere senza dover richiedere dati aggiuntivi.
Sebbene non ci siano ancora informazioni su quanto presto ci si può aspettare che la tecnologia Eyeriss appaia in qualsiasi dispositivo disponibile in commercio, è lecito ritenere che il suo impatto sui sistemi informatici di autoapprendimento sarà enorme. Gli utenti saranno in grado di ottenere smartphone (o qualsiasi altro dispositivo a basso consumo) che se la cavano con l'elaborazione dell'intelligenza artificiale locale invece di dover comunicare con un server Internet remoto, che è associato a problemi di latenza e sicurezza. Molti dei dispositivi a disposizione dei consumatori saranno in grado di adattarsi meglio a nuove situazioni o di navigare nello spazio. È anche importante ricordare che uno dei principali ricercatori dell'azienda NVIDIA ha partecipato allo sviluppo del nuovo chip, da cui si può concludere cheche la nuova tecnologia avrà applicazioni pratiche nel prossimo futuro.
