Qualcomm AI Hub: tecnología generativa accesible y personalizable

La inteligencia artificial (IA) continúa al frente de las acciones impulsadas por grandes, medianas y pequeñas corporaciones. En esta ocasión es Qualcomm quien ha reforzado su apuesta por brindar una tecnología de IA generativa accesible y personalizable según las necesidades de cada desarrollador. Para ello ha nutrido su plataforma AI Hub con nuevos modelos. Fue durante la edición 2024 del Mobile World Congress (MWC) cuando la multinacional originaria de San Diego anunció que se trataba de una biblioteca de más de 75 modelos de IA preoptimizados para implementarse en dispositivos de la compañía con plataformas Snapdragon.

Según la información ofrecida por aquel entonces, los citados modelos aprovechan la aceleración de hardware en todos los núcleos dentro del motor de IA de Qualcomm. Gracias a esta capacidad consiguen ofrecer resultados con tiempos de inferencia “cuatro veces más rápidos”. De esta manera, los desarrolladores pueden integrarlos en sus aplicaciones para utilizar los beneficios de la IA en el dispositivo. Entre las principales ventajas obtenidas destacan la inmediatez, la privacidad y la personalización, así como el ahorro en costes en las aplicaciones.

En la actualidad, el Qualcomm AI Hub cuenta con un total de 95 modelos de IA, entre los que se encuentran Stable Diffusion, Whisper, ConvNext-Tiny, AOT-GAN, ControlNet y Baichuan 7B. Todos ellos, aseguran desde la corporación, optimizados para ofrecer un rendimiento superior, empleando menos memoria y mejorando la eficiencia energética.

Con esta nueva ampliación Qualcomm busca ofrecer a los desarrolladores sendas opciones de personalización como ampliar el fondo de una imagen existente o crear fondos impulsados por IA sin tener que recurrir a la nube. Además, con la plataforma, los desarrolladores pueden comenzar a trabajar con un modelo de IA en tan solo cinco códigos de línea. Con ello la compañía pretende ayudarles a idear casos de uso nuevos e innovadores, en lugar de dedicar esfuerzos a integrar herramientas y modelos de IA en su flujo de trabajo.