Seadme lõi Microsofti masinõppe ja optimeerimise grupi juht Ofer Dekel. Ta avastas, et oravad varastavad tema koduaia lindude söögimajas lillesibulaid koos seemnetega. Loomulikult ei suutnud ta sõna otseses mõttes varjus valvata ja paljaste kätega karvasabalisi närilisi taga ajada, nii et ta mõtles välja plaani.
Soovitatud videod
Kasutades tema meeskonda, mis asus Washingtoni osariigis Redmondis asuvas uurimislaboris (tal on üks ka Indias), koolitasid nad välja arvutinägemise mudeli oravate tuvastamiseks. Tehisintellekt paigutati seejärel Raspberry Pi 3 tahvlile spetsiaalse seadme sees, mille ta oma tagaaeda paigaldas. Seega, kui orav tõstab pead, lülitab seade sisse vihmutisüsteemi, nurjades näriliste vargusharjumused.
Seotud
- Microsofti "erisündmus" toimub septembris – Surfaces ja AI teadaanded tõenäoliselt
- Vaadake, kuidas see arendaja kasutab Raspberry Pi-d kitarrivõimendi taaselustamiseks
- Microsoft Surface Laptop 3 vs. Dell XPS 13
See tagaaia "projekt" on vaid osa Microsofti üldisest pildist tehisintellekti maailmas. "Me liigume praegusest maailmast, mis on mobiilipõhine ja pilvepõhine, uude maailma, mis koosneb intelligentsest pilvest ja intelligentsest servast." Microsofti tegevjuht Satya Nadella ütles hiljutisel Buildi arendajate konverentsil.
Microsofti sõnul oli oravajahi projekti suur saavutus sügava närvivõrgu toppimine äärmiselt väikesele kiibile. Dekel ja tema meeskond kasutasid närvivõrgu tihendamiseks "mitmesuguseid tehnikaid", mis on sisuliselt meie ajust inspireeritud "ennustajate klass".
Ühte tehnikat nimetatakse kaalu kvantiseerimiseks, mis on võimeline koondama rohkem parameetreid väiksemasse füüsilisse ruumi. See kokkusurumine võimaldab ka tehisintellektil kiiremini töötada. Lisaks uurib Dekeli rühm meetodit, mida nimetatakse pügamiseks, mis eemaldab närvivõrkude koondamise. Sellel on topeltkasu: võimalus juhtida närvivõrku väga väikesed protsessoridja kiiremad hindamisajad.
Meeskond soovib aga, et tehisintellekt töötaks seni väikseimas ARM-põhises protsessoris: Cortex M0. ARM-i andmetel on selle protsessori "põrandaplaani pindala" 0,007 mm ruudus. See on väga-väga väike ja nõuab, et meeskond muudaks oma masinõppemudelid kuni 10 000 korda väiksemaks kui see, mida nad Raspberry Pi 3 jaoks tihendavad.
"Ei ole lihtsalt mingit võimalust võtta sügavat närvivõrku, et see jääks sama täpseks kui praegu ja tarbiks 10 000 ressurssi vähem. Sa ei saa seda teha, ”ütles Dekel. “Nii et meil on selleks pikemaajaline lähenemine, milleks on alustada nullist. Alustada matemaatikast tahvlil ja leiutada uus komplekt masinõppe tehnoloogiaid ja tööriistu, mis on kohandatud nende ressurssidega piiratud platvormide jaoks.
Et näha, millega meeskond praegu töötab, saab varajasi eelvaateid alla laadida saidilt Microsofti GitHubi depoo siin. See pakub ka tihendustehnikate ja treeningalgoritmide eelvaateid.
Toimetajate soovitused
- Ilmselt AI loodud reisiartikkel jätab Microsofti punaseks
- Bing Chat: kuidas kasutada Microsofti enda ChatGPT versiooni
- Mis on Raspberry Pi ja mida saan sellega 2022. aastal teha?
- Keele supermodell: kuidas GPT-3 hakkab vaikselt sisse juhatama A.I. revolutsioon
- Nüüd saate oma Raspberry Pi 4-sse toppida 8 GB muutmälu 75 dollari eest
Uuenda oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
