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Para qué diablos me puede servir una #GPU de NVIDIA? Encontré la respuesta en el #GTC15

Felipe Lizcano
  • El 17 marzo, 2015
  • Diseñador, especialista en gerencia de diseño, con conocimientos en neuro-marketing y automatización de procesos. Aficionado a investigar sobre el impacto de la “usabilidad” en la interacción entre el ser humano, las tecnologías y el ambiente. Dividido entre: el mundo corporativo y el de la comunicación.
Dado que estamos en vísperas de la Semana Santa y tengo unas raíces muy católicas, he decidido confesar algo que va más allá de mis pecados: voy a confesarle a los lectores mi nivel de ignorancia! Debo aceptarlo; más allá de los juegos y las simulaciones en 3D que había visto por YouTube y/o TV, pensé que la #GPU no tenía más aplicaciones.

Así pasé varios años de ignorancia hasta que NVIDIA me invitó a su evento anual #GTC15, en donde pensé que iba a ver puras tarjetas de video y nada más! Vaya sorpresa la que me he llevado hasta el momento! dado que cada vez percibo más aplicaciones en la industria para las Unidades Gráficas de Procesamiento (cuyas siglas en inglés son #GPU), que por estos días han llegado a un nivel de complejidad que les permite imitar el funcionamiento del sistema nervioso de un ser vivo, para emular la capacidad de aprendizaje por capas que colaboran entre sí a fin de producir una respuesta a una determinada acción o estímulo del ambiente (humm! pensándolo bien, eso sonó complicado hasta para mi, que soy el autor de este artículo).

Pero, en resumidas cuentas, lo que hacen dichas redes es: establecer una serie de subdivisiones denominadas “células”, que se activan ejecutando una acción de transferencia de información entre cada una de las capas, generando así una respuesta determinada. Ese es el principio básico (así suene un poco complejo) bajo el cual los sistemas, después de una serie de interacciones con el ambiente, empiezan a establecer un modelo matemático que les permite entender su entorno y aprender de él por medio de algo conocido como #DeepLearning (#AprendizajeProfundo).

Todavía suena complicado, lo se; en palabras simples se refiere a sistemas que pueden aprender a representar numéricamente objetos y/o acciones del mundo real, por medio de las variaciones en las condiciones captadas a través de diversos sensores (micrófonos, cámaras y otros) para interpretar cosas como:
  • Las posibles reacciones de un ser humano a una determinada sustancia para validar medicamentos experimentales,
  • La proximidad de un ser humano a un auto que se maneja solo,
  • Una determinada acción que puede estar intentando ejecutar un ser humano al usar el sistema de entretenimiento de un automóvil, por medio de comandos de voz.
Temas como los anteriormente mencionados, lentamente nos están acercando a una visión de futuro “Hollywoodesca”, donde el ser humano podrá responder, de manera segura y legal, un email mientras hace la mímica de conducir un auto cuyo #GPU hace todo el trabajo de guiar el desplazamiento, evitando cualquier accidente relacionado con colisionar con los objetos del entorno. Así pues, en menos de nada, vamos a tener que preocuparnos más por evitar que un pirata informático “hackee” el software del automóvil, que por chocarse o meterse en los tan populares huecos de las carreteras latinoamercanas.

Ahora bien, para los que, posiblemente, aún estén perdidos con el tema (no los culpo, a mi también me pasó!), lo mejor es oír al experto dar una explicación de muy alto nivel sobre lo que hace NVIDIA, los contenidos del evento #GTC15 y, sobre todo, el uso de la bendita #GPU!

Explicación simple sobre los temas relacionados con #GPU del evento llamado #GTC15

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