Ecco come Google rivoluzionerà il machine learning con la Edge TPU

Torniamo a parlare di machine learning e, dopo avervi comunicato che Microsoft ha sviluppato un sistema basato proprio su questa tecnica per individuare e bannare i cheaters su Xbox Live, vi comunichiamo che Google ha appena presentato un chip rivoluzionario (Edge TPU) che permetterà di far fare al machine learning un salto in avanti incredibile.

La principale caratteristica della nuova Edge TPU non è la potenza o il numero di calcoli che riesce a fare. Invece, è la dimensione millimetrica. Come potete vedere dall’immagine, la Edge TPU è decisamente più piccolo della moneta da 1 cent americana.

Grazie a queste dimensioni e al fatto che il consumo energetico sia minimo, sarà possibile implementare i nuovi chip per il machine learning in locale praticamente su qualunque dispositivo.

La TPU Edge è progettata per fare ciò che è noto come “inferenza”. Questa è la parte del machine learning in cui un algoritmo svolge effettivamente il compito che è stato addestrato a fare, come ad esempio riconoscere un oggetto in un’immagine. Le TPU basate su server di Google sono ottimizzate per la parte relativa all’allenamento di questo processo, mentre queste nuove Edge TPU ne dedurranno l’inferenza.

Questi nuovi chip sono destinati ad essere utilizzati nei lavori aziendali, non nei prossimi smartphone. Ciò significa attività come l’automazione dei controlli di controllo qualità nelle fabbriche. Fare questo tipo di lavoro sul dispositivo ha una serie di vantaggi rispetto all’utilizzo di hardware che deve inviare dati su internet per l’analisi. L’apprendimento automatico sul dispositivo è generalmente più sicuro, in quanto evita ai dati di dover passare per tutta la rete prima di dover giungere a destinazione.

Un esempio di utilizzo della Edge TPU è il seguente:

Un cliente può memorizzare i propri dati su Google’s Cloud; addestrare i loro algoritmi usando la TPU tradizionale; quindi eseguire l’inferenza sul dispositivo utilizzando le nuove TPU Edge. E il tutto creando il loro software di machine learning utilizzando TensorFlow, un framework di codifica creato e gestito da Google ma diventato open source.