Mesmo que a inteligência artificial, a biometria e a Internet das coisas se tornem parte de nossas vidas cotidianas, a tecnologia tem um grande problema, de acordo com o fundador e CEO da Aerendir , Dr. Martin Zizi.
Pior, mesmo que reconheçam que as preocupações com a privacidade são galopantes entre os consumidores, muitos especialistas em tecnologia consideram irrelevantes preocupações como a de Zizi.
“No setor de tecnologia, eles dizem 'as pessoas gostam de sua privacidade, mas usam o produto de qualquer maneira, então é um problema falso'. Mas as pessoas usam o produto porque não têm escolha ”, explicou Zizi ao Biometric Update em uma entrevista. No passado, há muitos exemplos de pessoas fazendo coisas de má vontade em grandes números e depois parando assim que têm uma escolha, observa ele.
Dar a eles uma escolha é a ideia por trás do Aerendir, que busca fornecer IA sem nuvens como uma maneira de forçar as pessoas a compartilhar dados confidenciais através da nuvem, a fim de estabelecer a confiança para realizar uma transação.
Esse compartilhamento pode se tornar ainda mais prevalente à medida que a IoT fica on-line e o processamento de dados de ponta pode aliviar as preocupações com a privacidade, mas Zizi observa que a implantação da IA como é normalmente concebida para os dispositivos da IoT é proibitiva em termos de custos, devido às GPUs exigidas pelos dispositivos neurais. implementação de rede.
"A maioria dos itens da IoT custará menos de US $ 12", afirma. "Torna-se uma equação econômica."
Ainda será possível realizar a identificação biométrica e uma ampla variedade de outras aplicações de IA nesses dispositivos, mas não da maneira usual. Zizi ressalta que a maioria dos sistemas de IA depende de big data e análise de imagem, tarefa para a qual os chips de GPU de US $ 30 são ideais. Os bancos de dados gráficos tornaram-se padrão, diz ele, devido à proliferação de GPUs em data centers em nuvem e subsequente inércia do setor. Existe, no entanto, outro caminho.
"E se despejarmos gráficos e formos vetoriais?" Zizi pergunta. “Esse é o segredo da minha empresa. Podemos obter o mesmo nível de precisão em termos de IA ou como você quiser chamá-lo, usando vetores mais curtos, por isso precisamos de menos processamento de números. Não precisamos do poder da rede neural implementada para a visão. Nós o implementamos apenas por dígitos. ”
O princípio é inspirado por um retrocesso tecnológico; televisões usadas para produzir vídeo transmitindo uma única linha ou vetor através de um tubo de raios catódicos. Dado que as necessidades de IA da maioria dos dispositivos de borda serão específicas para uma determinada função ou pequeno conjunto de funções, a análise vetorial em chips que custam uma fração da quantidade que as GPUs fornecem fornecerá a energia de computação necessária para que os dispositivos IoT executem suas tarefas. Os chips que custam entre US $ 2 e US $ 12 podem ser usados para dispositivos dinamicamente treináveis, de acordo com a análise da empresa.
Essa mudança é apenas o começo de uma potencial democratização da IA, no entanto, como muitos aplicativos avançados podem ser executados por sistemas que não são dinamicamente treináveis. Os sistemas podem ser treinados na nuvem e depois implementados na borda, por exemplo. Algumas aplicações que são novas e, de certa forma, altamente avançadas, como determinar a idade de uma pessoa com base em dados neuro-musculares coletados por influência micro-mecânica em sensores de dispositivos, não requerem uma rede neural auto-adaptável e podem ser implementadas em ultra chips baratos, custando apenas 2,7 centavos, afirma Zizi.
Atualmente, o Aerendir está trabalhando com uma empresa vaping exatamente nesse aplicativo, construindo um recurso de bloqueio de idade em dispositivos vaping que podem determinar a idade da pessoa que o mantém em um segundo. Zizi está entusiasmado com o projeto, embora não consiga nomear o parceiro da indústria vaping da empresa.
"Esta é uma solução da sociedade real baseada apenas no fato de que podemos ter sistemas inteligentes a custos baixos o suficiente para serem implementados", diz ele. A solução pode estar pronta em seis meses.
Outras aplicações potenciais de curto prazo incluem controles remotos que podem coletar dados de idade e sexo, mas nenhum dado de identificação, para fins de pesquisa de mercado, e chaves USB e maçanetas sem GPUs que reconhecem impressões digitais.
Teoricamente, a IA não só pode ser estendida a mais lugares na IoT nascente com processamento baseado em vetores, como os chips mais baratos podem ajudar os fabricantes de dispositivos a melhorar suas margens de lucro à medida que o fazem.
Isso pode permitir que Zizi construa a empresa que ele imagina, na qual "gotículas" de recursos de computação ao nosso redor formam uma "névoa" poderosa. A névoa é uma bolha de controle em um ambiente altamente conectado.
“A névoa é o que está ao nosso redor. Todos temos um perímetro ”, explica Zizi. Ele ri da metáfora, mas é bastante sério sobre o potencial para um novo modelo de rede, que utiliza biometria e outros aplicativos de IA, mas sem o mesmo risco para a privacidade e a segurança dos dados. A abordagem usual do setor de tecnologia de lidar com esses riscos adicionando uma camada de interface do usuário aos sistemas existentes simplesmente não é adequada, de acordo com Zizi.
"Temos um ecossistema que violou dados e informações pessoais por muito tempo e tentou colocar batom em um porco com interface do usuário", diz ele.
Em última análise, o que o Zizi está falando pode parecer perturbador em alguns aspectos, mas é uma combinação de alavancar a tecnologia de computação existente e uma nova abordagem que visa ajudar o setor a alcançar um futuro da IoT que há muito planejava.
“Ao remodelar o conjunto de dados, essa é a parte principal, por meio da vetorização, você pode usar unidades de processamento de vetores, que são o chip de computador herdado básico”, explica ele. "Você pode usar um deles, dez deles, qualquer potência que precisar, mas eles são baratos em comparação às GPUs".
As GPUs ainda terão seu lugar na borda e na nuvem, e as tecnologias biométricas existentes continuarão a fazer parte do ecossistema de identidade, na borda e em outros lugares. É como a tecnologia é entregue, não o que é a tecnologia, que é importante.
"Não estou atacando outras biometrias, porque cada ID único pode ser bom, mas é como você o implementa que faz a diferença para o usuário", ele insiste.
Isso significa que os bancos de dados não precisam ser agregados para criar uma ferramenta de engajamento, diz ele. Significa não comoditizar a privacidade.
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