EMB_61

EMBEDDED

61 • SETTEMBRE • 2016

HARDWARE

PERCEPTUAL COMPUTING

cui il dispositivo sia in grado di dedurre informa-

zioni circa lo stato emotivo dell’operatore a parti-

re dalle espressioni facciali e dal movimento degli

occhi. Si potrebbe presentare una situazione di

questo tipo. La macchina comunica con l’operatore

dicendo: “Mi sembri preoccupato per la pressione

del recipiente di reazione numero 12. Suggerirei di

ridurre la portata dei reagenti del 3% e diminuire

la temperatura del recipiente di 10 °C”. A queste

osservazioni l’operatore risponde: “Mi sembra una

buona idea. Esegui le regolazioni suggerite”.

nalità percettive consentono ai macchinari di inte-

ragire con gli essere umani utilizzando le modalità

di comunicazione tipiche di questi ultimi invece

di costringere gli utilizzatori ad adattarsi ai mo-

delli propri del personal computer che prevedono

la navigazione attraverso vari

livelli di schermate e di menù

oppure la ricerca del comando

o dell’impostazione adatti per

eseguire il compito previsto op-

pure ottenere le informazioni

possibile eliminare la curva di

apprendimento necessaria per-

ché un utente possa interagire

con un dispositivo con il quale

ha scarsa familiarità.

Aumentare le prestazioni de-

gli algoritmi per l’elaborazione

percettiva mediante le GPU

Gli algoritmi utilizzati per ela-

borare gli input visivi e auditivi

sono di tipo “compute-intensi-

ve” (ovvero richiedono una no-

tevole mole di calcoli). Fortu-

natamente essi possono essere

formulati secondo modalità che

consentono l’esecuzione simultanea di migliaia di

thread dello stesso codice operanti in parallelo su

possono essere suddivisi dal punto di vista sia spa-

ziale (dati di immagine) sia temporale (dati uditivi)

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vi progettati per acquisire simultaneamente parec-

in un frame buffer, possono anche essere utilizzate

per eseguire operazioni matematiche e logiche su

grandi quantità di dati in parallelo.

di ingresso dei dati visivi e auditivi, l’estrazione di

concetti di alto livello, l’abbinamento a una base di

conoscenza e l’utilizzo di queste informazioni per

approntare una reazione, formulare piani, risolve-

re problemi o espletare compiti. Le risposte devono

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governano le interazioni sociali.

tipo di elaborazione che avviene nel cervello, in ogni

caso, è fondamentalmente diverso dalle elaborazio-

ni logiche e numeriche cha hanno luogo nel com-

puter. L’organizzazione del cervello prevede una

maglia composta da circa 100 miliardi6 di neuroni

interconnessi tra di loro da migliaia di miliardi di

connessioni sinaptiche. Gli scienziati hanno fatto

notevoli progressi nello studio del comportamento

interno delle reti neurali. Modelli matematici di

questa forma biologica di elaborazione hanno con-

fermato che le reti neurali sono particolarmente

mento di pattern. Le GPU, dal canto loro, si pro-

pongono come soluzioni particolarmente idonee per

la simulazione di reti neurali.

Per completare il processo di interazione “intelli-

gente” con gli esseri umani il computer deve esse-

re in grado di effettuare i processi decisionale e di

Fig. 2 – Le unità grafiche AMD Radeon sono disponibili in differenti

fattori di forma e garantiscono le prestazioni richieste per supportare

prodotti che abbinano grafica 2D/3D con gli algoritmi di “perceptual

computing”