La construcción de sistemas aptos para inteligencia artificial a gran escala puede alcanzar unos costes prohibitivos para las pequeñas y medianas empresas, ya que entrenar a los algoritmos requiere mucha potencia informática. Amazon, Microsoft y Google, entraron en escena para hacer frente a esta necesidad, armados con su gran cantidad de potencia de computación y una gran participación en la industria de la nube de 40.000 millones de dólares (más de 33.000 millones de euros) cada uno. Para ellos, añadir IA es simplemente una cuestión de mantenerse al día para los clientes, que buscan cada vez formas más rentables de incorporar el aprendizaje automático en sus aplicaciones.
nAmazon, con su servicio AWS Amazon Cloud, ha sido el primero en liderar el sector. En la conferencia de AWS en Las Vegas (EE. UU.) a principios de 2017, la compañía presentó Amazon Cloud 9, un entorno de desarrollo integrado (IDE, por sus siglas en inglés) que se conecta directamente a su plataforma en la nube. También anunció una serie de nuevas herramientas de IA que pueden convertir un discurso grabado en audio en un texto con marcas de tiempo, así como traducir entre siete idiomas distintos y seguir a personas, actividades y a objetos en vídeo.
nGoogle parecía haber quedado por detrás de Amazon y Microsoft en servicios en la nube en general, pero ahora lucha por una mayor cuota de mercado con TensorFlow, un software de inteligencia artificial de código abierto que sirve para construir programas de aprendizaje automático (ver El regalo de aprendizaje automático que Google le hizo al mundo y a sí misma). Desde su lanzamiento, se ha convertido en la plataforma de IA preferida por muchos desarrolladores y está detrás de muchos nuevos proyectos con esta tecnología. La compañía también ha creado sus propios chips, llamados unidades de procesamiento de tensores (TPU, por sus siglas en inglés) y diseñados para procesar eficientemente TensorFlow y reducir las necesidades de energía.
nPor supuesto, Microsoft y Amazon no cederán terreno sin luchar y han comenzado a colaborar en varios proyectos. Ambas empresas lanzaron una librería de código abierto de aprendizaje profundo llamada Gluon que funciona de forma muy parecida a TensorFlow y tiene como objetivo hacer tan fácil la construcción y el entrenamiento de redes neuronales como crear una app. Microsoft también está probando chips de bajo consumo para ejecutar sus servidores en la nube Azure.
nLa inteligencia artificial en la nube va más allá de las peleas de poder de los gigantes tecnológicos y podría estar detrás del siguiente salto adelante en este sector. Rigetti Computing, una empresa de California (EE. UU.), acaba de utilizar uno de sus prototipos de chips cuánticos para ejecutar un algoritmo de aprendizaje automático en su plataforma en la nube (ver Una diminuta 'start-up' quiere vencer a Google con su primer chip cuántico). La tecnología es tan nueva que incluso los expertos no están seguros de lo que es capaz de hacer, pero una cosa es segura: habrá mucho aprendizaje hecho en la nube en 2018.
n