Смартфон 2020: с ИИ в суперсеть
Смартфоны через одно поколение будут работать в сети 5G и активно использовать встроенный ИИ. Аккумуляторы будут выдерживать в четыре раза больше времени работы без подзарядки, а качество дисплеев превзойдет OLED.
В последнее время флагманские смартфоны развиваются с явным акцентом на камеру. И ведь правда, сейчас люди фотографируют на каждом шагу. Технически эволюция камер смартфонов продвинулась далеко вперед: использование двух, а то и трех объективов обеспечивает более качественный зум, четкость и широкий угол. Но сосредоточенность на этой части сложного устройства в ближайшее время ослабнет: на передний план выходят другие компоненты, например, процессор.
Основная доля однокристальных систем (System-on-achip), на которых работают смартфоны, рано или поздно станет поддерживать искусственный интеллект, непосредственно или с использованием выделенной микросхемы. Другие ключевые компоненты в ближайшее время тоже будут модернизированы. Так, новый тип дисплея обеспечит более высокое качество отображения, а благодаря использованию экзотических материалов при изготовлении корпуса смартфоны станут менее подвержены воздействию факторов окружающей среды — попаданию грязи или продолжительному воздействию осадков. Обновленная технология производства аккумуляторов позволит устройству дольше работать без подзарядки и быстрее заряжаться. Это важно, в том числе по той причине, что смартфоны станут работать в развивающихся сетях мобильной связи пятого поколения, что требует больше вычислительных ресурсов, а для этого, в свою очередь, нужно больше энергии. К 2020 году внешний вид смартфонов с поддержкой 5G мало изменится, но они будут сильнее интегрированы в Сеть и будут получать больший объем данных на более высоких скоростях.
Смартфон станет умнее
Когда же начнется трансформация смартфонов? В Сеть утекла презентация SoftBank, японской корпорации, инвестора производителя микросхем Qualcomm. На одном из слайдов упоминается процессор Snapdragon 855 класса High-End, созданного на техпроцессе 7 нм, выход которого ожидается в ближайшем будущем. Переход с десятинанометровой технологии на семинанометровую должен увеличить производительность примерно на 20%. Благодаря такому росту становится возможным использовать дополнительные вычислительные ядра, например, специальные микросхемы, которые будут отвечать за работу алгоритмов нейронных сетей непосредственно на смартфоне вместо их использования в облаке при подключении к Интернету. Более того, их может быть сразу несколько: к примеру, чтобы голосовой ассистент немедленно реагировал на действия пользователя после анализа речи и мимики.
* Общие прогнозы
Искусственный интеллект в руках
В новую версию Android 8.1 для разработчиков Google по умолчанию добавила нейросетевой API (Neural Networks API, NNAPI) — системный интерфейс, объединяющий приложения, фреймворк машинного обучения и аппаратные компоненты. Разработчики приложений могут использовать на смартфоне нейросеть, построенную и обученную на основе популярных фреймворков Google TensorFlow или Facebook Caffe. С другой стороны, NNAPI предоставляет интерфейсы для разного аппаратного обеспечения, так что алгоритмы нейросетей могут работать на разных компонентах, которые могут быть или частью однокристальной системы, или отдельными чипами, разработанными для выполнения операций, связанных с ИИ.
Первую такую микросхему Huawei выпустила еще год назад. Нейронный процессорный модуль (Neural Processing Unit) в настоящее время в зависимости от распознанного объекта улучшает снимки, которые делаются камерой смартфона. Пока что нейросеть различает только несколько категорий, например, цветы или еду. Что нас ждет в будущем, показывает ARM — компания, стандартам которой, начиная с проектирования SoC и заканчивая набором команд, следует вся отрасль производства микросхем для мобильных устройств. ARM запустила проект Trillium, в рамках которого предусмотрена разработка процессора для опознавания объектов и нейронного процессора — для выполнения задач ИИ, а также их непосредственная интеграция в однокристальную систему. Целью такого решения является наращивание вычислительных ресурсов, чтобы категорий объектов, которые эти специальные компоненты могли бы распознавать, было не несколько, а большое количество. Кроме того, они должны с помощью камеры определять положение тела и настроение владельца смартфона. Более того, ИИ будет в состоянии лучше интерпретировать получаемые с датчиков смартфона данные, чтобы, например, вовремя оповещать о перегреве аккумулятора.