El nuevo sistema “siempre activo” combina velocidad de procesamiento y bajo consumo energético. Su aplicación abarca desde dispositivos personales hasta vehículos autónomos, con foco en eficiencia y autonomía operativa.
Un equipo de investigadores de Nvidia presentó un sistema de visión artificial capaz de detectar rostros humanos en menos de un milisegundo, incorporando además un diseño orientado a minimizar el consumo energético. El desarrollo fue expuesto en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido del IEEE, realizada en San Francisco.
El sistema se integra en un chip —conocido como sistema en chip (SoC)— que puede incorporarse en distintos entornos tecnológicos, incluyendo computadoras portátiles, robots y vehículos autónomos. Su principal característica es el funcionamiento continuo con bajo consumo: permanece activo para detectar estímulos visuales, pero reduce su actividad inmediatamente después del procesamiento.
Desde el punto de vista técnico, el dispositivo procesa imágenes a una frecuencia de 60 fotogramas por segundo, actualizando la información visual cada 16,7 milisegundos. Sin embargo, el sistema solo permanece completamente activo durante aproximadamente el 5 % de ese tiempo. En apenas 787 microsegundos, recurre a un acelerador de aprendizaje profundo para determinar la presencia de un rostro humano, con una precisión cercana al 99 %.
Uno de los avances centrales radica en la optimización energética. Mientras que los sistemas tradicionales de visión artificial pueden requerir alrededor de 10 vatios para operar de forma continua, este desarrollo reduce el consumo a menos de 5 milivatios. Para lograrlo, la arquitectura mantiene la mayoría de sus componentes apagados por defecto, activando únicamente un subsistema de bajo consumo denominado “Alpha-Vision”.
Este subsistema integra un acelerador de inteligencia artificial, una unidad de procesamiento central de bajo consumo y un sistema de cálculo cercano a la memoria. Además, utiliza almacenamiento local en memoria SRAM —de hasta 2 megabytes— para evitar transferencias de datos que incrementen el consumo energético. Tras cada detección, el sistema aplica un mecanismo denominado “aceleración al modo de suspensión”, que reduce inmediatamente la actividad energética del chip.
El diseño responde a una necesidad creciente en la industria tecnológica: disponer de sistemas de percepción permanente sin comprometer la eficiencia energética. Entre las aplicaciones previstas, se destacan dispositivos capaces de encender o apagar automáticamente sus pantallas según la presencia del usuario, así como sistemas de visión continua para vehículos autónomos, drones y robótica avanzada.
El desarrollo refleja una tendencia hacia la integración de inteligencia artificial directamente en el hardware, con el objetivo de mejorar la velocidad de respuesta y reducir la dependencia de procesamiento externo. En este contexto, la eficiencia energética se posiciona como un factor clave para la escalabilidad de tecnologías basadas en visión artificial.
La innovación presentada por Nvidia evidencia un avance significativo en el equilibrio entre rendimiento y consumo, uno de los principales desafíos en la evolución de sistemas inteligentes de uso continuo.