Guillem Alsina Gonzàlez
La fabricante SiMa.ai ha presentado Palette Neat, un entorno de desarrollo de código abierto basado en agentes que reduce los ciclos de creación de varios meses a apenas unos días mediante interfaces de lenguaje natural para aplicaciones de IA para entornos físicos, como la robótica, la automoción o la automatización industrial, un ámbito que, tradicionalmente, ha requerido tradicionalmente largos periodos de tiempo debido a la complejidad de adaptar el software a los nuevos circuitos integrados.
La plataforma combina una biblioteca de ejecución con una capa de flujo de trabajo que automatiza la construcción y el mapeo de las aplicaciones directamente en el hardware. Según ha detallado el fundador y director ejecutivo de la empresa, Krishna Rangasayee, la intención es proporcionar herramientas que permitan a los ingenieros diseñar sistemas utilizando un lenguaje común para simplificar la transición hacia su arquitectura de procesadores.
La abstracción de la complejidad intrínseca y las diferencias de cada hardware distinto, permite a los desarrolladores reutilizar aproximadamente el noventa por ciento del código de sus aplicaciones anteriores, lo que minimiza el esfuerzo de ingeniería al cambiar de plataforma.
Junto con este entorno de software, la compañía ha anunciado la disponibilidad para producción de su módulo de sistema Modalix MLSoC y de una nueva tarjeta complementaria en formato PCIe. Este nuevo componente físico es capaz de ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño de manera simultánea junto con modelos de visión y sensores con un consumo energético inferior a los diez vatios.
El módulo ha sido diseñado para ser compatible a nivel de pines con los sistemas actuales de NVIDIA, permitiendo a los fabricantes sustituir el hardware existente sin necesidad de rediseñar las placas base de sus dispositivos.
La combinación de ambas soluciones busca ofrecer una alternativa a las unidades de procesamiento gráfico tradicionales para las cargas de trabajo de alto rendimiento en sectores como la sanidad, la defensa y los drones.
El código de la herramienta de desarrollo ya se encuentra accesible a través de la plataforma GitHub para los profesionales interesados.
