Dlaczego przejęcie Xnor.ai jest tak istotne

Firma Xnor została wg dochodzących do nas z wielu źródeł informacji, przejęta przez Apple za około 200 milionów dolarów. Nie jest to tak duża kwota, jak cena za dział modemów od Intela, ale kto wie, czy to przejęcie nie jest ważniejsze dla nas, czyli użytkowników.

Jak kamera za 20$ może potrafić więcej niż kosztująca 200$?

Między innymi taki pytanie zadał Macworld i to pytanie wydaje się bardzo ważne.

Jak już pisałem, jednym z efektów przejęcia Xnor, jest zniknięcie funkcji rozpoznawania postaci, zwierząt i innych obiektów z kamer Wyze. Firma poinformowała swoich użytkowników, że czasowo musi te funkcje usunąć. Wiadomo, że Wyze korzystało z technologii Xnor właśnie w tym celu, a najwidoczniej Apple chce wszystko na wyłączność. Kamery Wyze są wyjątkowo tanie. Ich ceny zaczynają się od 20$. Jest to możliwe dzięki nieskomplikowanej konstrukcji, ale i z powodu dość tanich komponentów. Wewnątrz znajduje się prosty jednordzeniowy procesor taktowany częstotliwością 1 GHz oraz 128 MB RAM. Choć to i tak lepiej niż w pierwszych iPhone’ach, ale porównując do układów, w jakie jest wyposażona np. Netatmo Welcome, bardzo skromnie. Wspomniana Netatmo dysponuje procesorem 4-rdzeniowym i znacznie większą ilością pamięci, choć obsługuje podobną rozdzielczość. Cala ta moc obliczeniową służy właśnie do rozpoznawania obiektów i twarzy. Niemal to samo potrafiły kamery Wyze, choć dysponują wielokrotnie mniejszą mocą obliczeniową i zasobami. Zapytacie, co to ma wspólnego użytkownikami sprzętu Apple?

Rozpoznawanie mowy w urządzeniu, lepsza Siri, zdjęcia analizowane na bieżąco

Obecnie, aby mowę zamienić na tekst, próbki są wysyłane na serwery Apple i tam analizowane. Jeszcze w poprzednich wersjach macOS można było włączyć rozpoznawanie mowy w komputerze, bez konieczności angażowania serwerów. Jednak w urządzeniach przenośnych jest, to zbyt zasobożerne i ma wpływ na zużycie baterii.

I teraz pomyślmy, że dzięki wymagającej niewielkich zasobów, ale precyzyjnej technologii AI od Xnor, rozpoznawanie mowy uda się przeprowadzić w urządzeniu, bez szkód dla czasu pracy. To nie tylko wygodne, ale i bardzo w stylu Apple. Firma od lat stara się, aby jak najmniej informacji poufnych przetwarzać poza urządzeniem. Zdjęcia są analizowane i w naszych iPhone’ach i iPadach, podobnie dane zdrowotne pochodzące z zegarka. Jednak część z tych prac jest wykonywana tylko, gdy iPhone jest podłączony do zasilania. Dzięki połączeniu algorytmów i oprogramowania stworzonego przez Xnor z wyjątkowym sprzętem wspierającym AI od Apple może powstać nowa, wyjątkowa jakość.

Warto również wspomnieć o HomeKit Secure Video. Obecnie przy obsłudze jednej kamery już wyczuwa się, że stara Apple TV HD chwilami działa ciut wolniej. Stałe analizowanie obrazu przesyłanego przez kamerę pod względem wykrywania obiektów i ruchu jest, jak widać dość poważnym obciążeniem. Xnor również w tej dziedzinie może przynieść znaczny postęp.

Rozwiązania Xnor są gotowe i były już w praktyce wielokrotnie implementowane z sukcesem. Dostosowanie ich do sprzętu i systemów Apple nie wydaje się zadaniem karkołomnym. Podejrzewam, że o pierwszych efektach dowiemy się już na tegorocznym WWDC, choć nie jest wykluczone, że Apple po cichu zaimplementuje coś w mniejszych aktualizacjach systemów, np. tvOS, HomePod i iPadOS pracujących jako Centra akcesoriów.