EL NUEVO SUPER ORDENADOR PARA DRONES

12 Nov EL NUEVO SUPER ORDENADOR PARA DRONES

La firma NVIDIA acaba de anunciar el lanzamiento de su módulo JETSON TX1, definido por sus creadores como un supercomputador, con el tamaño de una tarjeta de crédito (50 X 87 mm) y un consumo menor de 10 watios, el cual quiere contribuir al desarrollo de drones y robots mucho más potentes que los actuales, que serán capaces de navegar autonomamente, reconocerán objetos e incluso rostros y estarán dotados de capacidad de aprendizaje automático.

Este módulo tiene un rendimiento de 1 Teraflop, es decir, una capacidad de cálculo de un billón de operaciones de números de punto flotante por segundo, con una memoria RAM de 4 GB LPDDR4 y almacenamiento interno de 16 GB.

imagen: NVIDIA

imagen: NVIDIA

Emplea la plataforma de desarrollo CUDA de NVIDIA, ampliamente aceptada por la comunidad científica y técnica, para computación heterogénea optimizada, enfocada a la paralelización de los cálculos mediante el uso de la GPU, beneficiando las aplicaciones relacionadas con redes neuronales, el aprendizaje, los algoritmos genéticos o la visión artificial.

Esta pequeña maravilla se ha puesto a la venta en Estados Unidos, el kit de desarrollo completo, a un precio de 599 dólares, con un descuento del 50% para estudiantes y profesores. El módulo de computación JETSON TX1 por separado tendrá un precio de 299 dólares y saldrá a la venta en 2016.

Cada pocos días conocemos nuevos lanzamientos de componentes para drones que avanzan en la capacidad de realizar nuevas funciones y aplicaciones; este último, el JETSON TX1 de NVIDIA, parece que cumple con todos los requisitos necesarios para las empresas que pretender repartir sus productos mediante RPAs, y mucho más, a falta de una regulación que lo permita, que esperemos que no tarde mucho en llegar, y que abra el camino a un sector emergente que se encuentra listo en el cajón de salida, como un pura sangre a punto de iniciar su carrera, nervioso pensando en si el cajón de su competencia se abrirá antes que el suyo y le cogerá una ventaja difícil de recuperar.

Fuente: NVIDIA

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