O Neural Engine é um componente crucial nos dispositivos da Apple, projetado para otimizar o processamento de tarefas de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Introduzido pela primeira vez nos chips A11 Bionic, o Neural Engine tem evoluído para oferecer capacidades cada vez mais sofisticadas, permitindo que dispositivos como iPhones, iPads e Macs executem operações complexas com eficiência e rapidez.

Exemplos:

1. Reconhecimento de Imagens:
O Neural Engine é usado para melhorar a capacidade do dispositivo em reconhecer e categorizar imagens. Por exemplo, ao tirar uma foto, o Neural Engine pode identificar objetos, rostos e cenas, permitindo que o aplicativo Fotos organize e sugira álbuns automaticamente.

   import CoreML

   import Vision



   // Carregar o modelo de reconhecimento de imagem

   guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourImageRecognitionModel().model) else {

       fatalError("Não foi possível carregar o modelo.")

   }



   // Criar uma solicitação para processar a imagem

   let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in

       guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation] else {

           fatalError("Erro ao processar a imagem.")

       }



       // Imprimir as classificações

       for classification in results {

           print("\(classification.identifier): \(classification.confidence)")

       }

   }



   // Executar a solicitação em uma imagem

   let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: yourImage, options: [:])

   try? handler.perform([request])

2. Assistente Virtual Siri:
O Neural Engine também é fundamental para o funcionamento da Siri, permitindo que ela compreenda e responda a comandos de voz de forma mais natural e eficiente.

3. Modo Retrato e Iluminação de Retrato:
O Neural Engine processa dados de profundidade e segmentação de imagem para criar efeitos de iluminação de retrato em tempo real, melhorando a qualidade das fotos tiradas em modo retrato.

Como testar o desempenho do Neural Engine:

Para desenvolvedores, a Apple fornece ferramentas no Xcode que permitem testar e otimizar o uso do Neural Engine em aplicativos. Usando o Core ML, os desenvolvedores podem integrar modelos de aprendizado de máquina que aproveitam o Neural Engine para melhorar o desempenho dos aplicativos.

import CoreML



// Carregar um modelo de ML

let model = try! MLModel(contentsOf: modelURL)



// Criar uma previsão com o modelo

let input = YourModelInput(data: yourData)

let prediction = try! model.prediction(from: input)



// Use a previsão para atualizar a interface do usuário ou lógica do aplicativo

print(prediction)