Zařízení vytvořil šéf skupiny Microsoft Machine Learning and Optimization Ofer Dekel. Zjistil, že veverky kradou cibulky květin spolu se semeny v ptačím krmítku na jeho zahradě. Přirozeně nemohl doslova hlídat ve stínu a honit chlupaté hlodavce holýma rukama, a tak přišel s plánem.
Doporučená videa
Pomocí jeho týmu umístěného ve výzkumné laboratoři v Redmondu ve Washingtonu (má jednu také v Indii) vytrénovali model počítačového vidění k detekci veverek. Umělá inteligence byla poté nasazena na desku Raspberry Pi 3 uvnitř speciálního zařízení, které namontoval na svém dvorku. Když tedy veverka vztyčí hlavu, zařízení zapne sprinklerový systém, čímž zmaří zlodějské návyky hlodavců.
Příbuzný
- „Speciální událost“ společnosti Microsoft je nastavena na září – pravděpodobně oznámení o Surfaces a AI
- Podívejte se, jak tento vývojář používá Raspberry Pi k oživení kytarového zesilovače
- Microsoft Surface Laptop 3 vs. Dell XPS 13
Tento „projekt“ na dvorku je jen částí celkového obrazu společnosti Microsoft o světě založeném na umělé inteligenci. „Posouváme se od dnešního světa založeného na mobilních zařízeních a cloudu k novému světu, který se bude skládat z inteligentního cloudu a inteligentního okraje,“ Řekl to generální ředitel Microsoftu Satya Nadella během nedávné vývojářské konference Build.
Velkým úspěchem v projektu lovu veverek bylo podle Microsoftu nacpat hlubokou neuronovou síť na extrémně malý čip. Dekel a jeho tým použili „různé techniky“ ke kompresi neuronové sítě, která je v podstatě „třídou prediktorů“ inspirovaných našimi mozky.
Jedna technika se nazývá kvantování hmotnosti, schopná vtěsnat více parametrů do menšího fyzického prostoru. Tato komprese umožňuje také rychlejší práci umělé inteligence. Dekelova skupina navíc zkoumá techniku zvanou prořezávání, která odstraňuje redundanci v neuronových sítích. To má dvojí výhodu: možnost provozovat neuronovou síť extrémně malé procesorya rychlejší časy vyhodnocení.
Tým však chce, aby umělá inteligence běžela na dosud nejmenším procesoru založeném na ARM: Cortex M0. Podle ARM má tento procesor „plochu půdorysu“ 0,007 mm na druhou. To je velmi, velmi malé a bude vyžadovat, aby tým vytvořil své modely strojového učení až 10 000krát menší, než jaké komprimují pro Raspberry Pi 3.
„Neexistuje žádný způsob, jak vytvořit hlubokou neuronovou síť, aby zůstala tak přesná jako dnes a spotřebovala o 10 000 zdrojů méně. Nemůžeš to udělat,“ řekl Dekel. „Proto máme dlouhodobější přístup, který spočívá v tom, že začínáme od nuly. Začít od matematiky na bílé tabuli a vymyslet novou sadu technologií a nástrojů strojového učení, které jsou přizpůsobeny těmto platformám s omezenými zdroji.“
Chcete-li vidět, na čem tým aktuálně pracuje, můžete si stáhnout první náhledy Depot GitHub společnosti Microsoft zde. Poskytuje také náhledy kompresních technik a trénovacích algoritmů.
Doporučení redakce
- Cestovatelský článek, který zjevně vytvořila AI, zanechává Microsoft s červenou tváří
- Bing Chat: jak používat vlastní verzi ChatGPT od společnosti Microsoft
- Co je Raspberry Pi a co s ním mohu dělat v roce 2022?
- Jazyková supermodelka: Jak GPT-3 tiše zahajuje A.I. revoluce
- Nyní můžete Raspberry Pi 4 nacpat 8 GB RAM za 75 $
Upgradujte svůj životní stylDigitální trendy pomáhají čtenářům mít přehled o rychle se měnícím světě technologií se všemi nejnovějšími zprávami, zábavnými recenzemi produktů, zasvěcenými úvodníky a jedinečnými náhledy.
