Si la reconnaissance faciale via l'apprentissage automatique a été optimisée et permet l'utilisation de périphériques compacts, l'interprétation d'une vdéio par une intelligence artificielle demande encore des moyens conséquents, et des machines volumineuses.
Une équipe du Watson Lab (MIT/IBM) s'est penchée sur le problème afin de réduire les besoins des modèles de reconnaissance vidéo et le temps de traitement, et permettre à la technologie d'être exécutée de manière confortable sur des périphériques nettement plus compacts, comme des smartphones.La stratégie de décalage temporel mise en place a permis lors des phases de test de diviser par trois le temps de calcul.
Pour Song Han du MIT, l'objectif est de rendre l'IA accessible à toute personne disposant d'un périphérique de faible puissance. Pour ce faire, nous devons concevoir des modèles d'intelligence artificielle efficaces qui utilisent moins d'énergie et puissent fonctionner sur les appareils utilisés actuellement. Cette nouvelle méthode permettrait également de réduire l'empreinte carbone de la technologie, et aux divers fournisseurs de contenus vidéo de reconnaitre efficacement des scènes violentes, ou inappropriées.
