تم إنشاء الجهاز من قبل رئيس مجموعة التعلم الآلي والتحسين في Microsoft، عوفر ديكل. اكتشف أن السناجب كانت تسرق بصيلات الزهور مع البذور الموجودة في وحدة تغذية الطيور في حديقته الخلفية. وبطبيعة الحال، لم يكن قادرًا حرفيًا على المراقبة في الظل ومطاردة القوارض ذات الذيل فروي بيديه العاريتين، لذلك توصل إلى خطة.
مقاطع الفيديو الموصى بها
وباستخدام فريقه الموجود في مختبر أبحاث ريدموند بواشنطن (ولديه واحد في الهند أيضًا)، قاموا بتدريب نموذج رؤية حاسوبية لرصد السناجب. تم بعد ذلك نشر الذكاء الاصطناعي على لوحة Raspberry Pi 3 داخل جهاز خاص قام بتركيبه في الفناء الخلفي لمنزله. وهكذا، عندما يرفع السنجاب رأسه، يقوم الجهاز بتشغيل نظام الرش، مما يحبط عادات السرقة لدى القوارض.
متعلق ب
- تم تعيين "حدث خاص" لشركة Microsoft في شهر سبتمبر - من المحتمل أن يتم الإعلان عن السطوح والذكاء الاصطناعي
- شاهد هذا المطور وهو يستخدم Raspberry Pi لإحياء مضخم صوت الجيتار
- مايكروسوفت سيرفس لاب توب 3 مقابل. ديل اكس بي اس 13
يعد "مشروع" الفناء الخلفي هذا مجرد جزء من الصورة الشاملة لشركة Microsoft لعالم الذكاء الاصطناعي أولاً. "إننا ننتقل مما يُعرف اليوم بعالم الجوال أولاً والسحابة أولاً إلى عالم جديد سيتكون من سحابة ذكية وحافة ذكية." وقال الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت ساتيا ناديلا خلال مؤتمر Build Developer الأخير.
كان الإنجاز الكبير في مشروع صيد السناجب، وفقًا لمايكروسوفت، هو حشر شبكة عصبية عميقة على شريحة صغيرة للغاية. استخدم ديكل وفريقه "مجموعة متنوعة من التقنيات" لضغط الشبكة العصبية، والتي هي في الأساس "فئة من المتنبئات" المستوحاة من أدمغتنا.
إحدى التقنيات تسمى تكميم الوزن، وهي قادرة على حشر المزيد من المعلمات في مساحة مادية أصغر. يتيح هذا الضغط للذكاء الاصطناعي العمل بشكل أسرع أيضًا. بالإضافة إلى ذلك، تدرس مجموعة ديكل تقنية تسمى التقليم، والتي تزيل التكرار في الشبكات العصبية. وهذا له فائدة مزدوجة: القدرة على تشغيل الشبكة العصبية معالجات صغيرة للغاية، وأوقات تقييم أسرع.
ومع ذلك، يريد الفريق تشغيل الذكاء الاصطناعي على أصغر معالج قائم على ARM حتى الآن: اللحاء M0. وفقًا لـ ARM، يحتوي هذا المعالج على "مساحة مخططة" تبلغ 0.007 ملم مربع. وهذا صغير جدًا جدًا، وسيتطلب من الفريق أن يجعل نماذج التعلم الآلي الخاصة به أصغر بما يصل إلى 10000 مرة مما يقومون بضغطه لـ Raspberry Pi 3.
"لا توجد طريقة لاستخدام شبكة عصبية عميقة، وإبقائها دقيقة كما هي اليوم، واستهلاك موارد أقل بمقدار 10000. قال ديكل: “لا يمكنك فعل ذلك”. "لذلك، لدينا نهج طويل المدى، وهو أن نبدأ من الصفر. للبدء من الرياضيات على السبورة البيضاء وابتكار مجموعة جديدة من تقنيات وأدوات التعلم الآلي المصممة خصيصًا لهذه المنصات المحدودة الموارد.
لمعرفة ما يعمل عليه الفريق حاليًا، يمكن تنزيل المعاينات المبكرة من هنا مستودع Microsoft GitHub هنا. كما يوفر معاينات لتقنيات الضغط وخوارزميات التدريب.
توصيات المحررين
- مقالة السفر التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على ما يبدو تترك مايكروسوفت وجهها أحمر
- Bing Chat: كيفية استخدام إصدار Microsoft الخاص من ChatGPT
- ما هو Raspberry Pi وماذا يمكنني أن أفعل به في عام 2022؟
- عارضة الأزياء اللغوية: كيف يدخل GPT-3 بهدوء في الذكاء الاصطناعي؟ ثورة
- يمكنك الآن تعبئة جهاز Raspberry Pi 4 بذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 8 جيجابايت مقابل 75 دولارًا
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.
