Intel y Altera anunciaron que desarrollan en conjunto sistemas de referencia de puente de sensores, flexibles y de tiempo real, para aplicaciones de borde y de IA física, entre ellas la robótica. Según The Robot Report, las empresas combinarán el cómputo, la conectividad y el software de Intel con las FPGA (matrices de compuertas programables en campo) de Altera. Apuntan a ayudar a los fabricantes con la complejidad creciente de conectar, procesar y actuar sobre datos del mundo real en entornos con cada vez más sensores.

Farhad Shafai, jefe de soluciones de negocio y marketing de Altera, explicó el planteamiento.

"Los sistemas de IA física tienen que percibir, decidir y actuar en tiempo real, y el mundo físico exige precisión, confiabilidad y seguridad", dijo Shafai. "Las FPGA de Altera entregan la conectividad de sensores, el procesamiento de datos y el control determinista que las máquinas necesitan para responder al mundo físico, y siguen siendo programables a medida que evolucionan los sensores y los modelos de IA. Combinar eso con el cómputo y el software de Intel busca darles a los OEM una base flexible para adaptar los sistemas a sus necesidades".

Altera fue fundada en 1983 y fabrica sistemas de cómputo y conectividad programables para aplicaciones avanzadas y con IA. La empresa, con sede en San José, California, afirma que es "el mayor proveedor dedicado exclusivamente a FPGA, con un portafolio completo que atiende aplicaciones que van desde centros de datos y redes de comunicaciones hasta sistemas embebidos críticos".

Intel compró Altera por 16.700 millones de dólares en 2015 y el año pasado vendió el 51% de la empresa al fondo Silver Lake.

El problema de los sensores en el borde

En el comunicado conjunto, Intel y Altera describen el desafío de integrar datos de muchos sensores.

"Los sistemas de borde y de IA física pueden requerir reunir datos de distintos sensores e interfaces cumpliendo requisitos de sincronización, rendimiento, consumo y costo", dijeron Intel y Altera. "Algunas aplicaciones también requieren un ancho de banda muy alto o formatos flexibles en los que la entrada y salida (E/S) está lejos de la placa de cómputo. Los datos de los sensores deben entonces transmitirse rápido a la memoria para que el procesador Intel anfitrión los use en cargas de borde, robótica y otras".

Las empresas planean desarrollar sistemas de referencia modulares que combinen el hardware programable de Altera con una base común de cómputo y software de Intel. Buscan darles a los fabricantes de equipos (OEM) más flexibilidad a medida que cambian las aplicaciones, los sensores y las cargas de trabajo, y ayudarlos a pasar con más eficiencia del prototipo al despliegue.

"A medida que los sensores se multiplican en el borde y en los sistemas de IA física, nuestros clientes necesitan una forma más simple de convertir datos del mundo real en acciones a tiempo", dijo Dan Rodriguez, vicepresidente corporativo y gerente general del Edge Computing Group de Intel. "Junto con Altera, buscamos darles a los OEM una base flexible que simplifique la integración y los ayude a pasar más rápido del prototipo al despliegue en el mercado, cumpliendo sus necesidades de rendimiento, consumo y costo".

¿En qué mercados se usarán?

Intel y Altera dijeron que apuntarán a varios mercados donde el procesamiento en tiempo real y el cómputo programable pesan más. Las soluciones de referencia que salgan del trabajo conjunto estarán disponibles para los desarrolladores a través del SDK de Open Edge Platform de Intel y de un SDK de Altera.

  • Robótica. Las empresas combinarán el cómputo, la conectividad y el software de robótica de Intel con las FPGA de Altera para atender los requisitos de sensado, sincronización y procesamiento en tiempo real de las máquinas inteligentes.
  • Salud. Desarrollan un sistema de referencia para las exigencias de latencia y tiempo real de los equipos médicos avanzados.
  • Aeroespacial y defensa. Colaboran en sistemas de misión de próxima generación, con foco en los requisitos de tamaño, peso y consumo de las cargas que combinan IA y procesamiento de señales.

Según las dos empresas, el objetivo común es que los OEM pasen más rápido del prototipo al producto, con menos complejidad de integración y cumpliendo sus requisitos de rendimiento, consumo y costo en distintas aplicaciones de borde.