Jusqu'à présent, le deep learning sur mobile se résumait surtout à recueilir les données, les traiter à distance sur un serveur et afficher la réponse, c'est à dire un rôle plus périphérique que central. Mais avec la puissance grandissante des puces embarquées dans les smartphones, il est maintenant envisageable d'exploiter ces performances pour du deep learning traité directement par l'appareil mobile, sans devoir dépendre des limitations éventuelles d'un réseau.
Google et la société Movidius annoncent un partenariat pour apporter le deep learning jusque dans les smartphones, notamment pour des aspects de reconnaissance d'éléments dans les photos et de sons. A l'instar de la solution Zeroth annoncée début 2015 par Qualcomm dans son Soc SnapDragon 820, il s'agit de développer par exemple la possibilité de trier des photos en fonction d'un élément commun affiché (une fleur, une maison, un objet...) ou qui contiennent un même visage reconnu par le système.
"En travaillant avec Movidius, nous allons pouvoir étendre cette technologie au-delà du datacenter et directement dans le monde réel, en apportant à tous les avantages du machine intelligence sur leur appareil mobile", explique Google.
Le groupe exploitera à cette fin la puce MA2450 de Movidius, dernière-née de sa famille Myriad 2 et capable de gérer les calculs nécessaires pour les réseaux neuraux.
