L’appareil a été créé par Ofer Dekel, responsable du groupe Machine Learning et Optimisation de Microsoft. Il a découvert que des écureuils volaient des bulbes de fleurs ainsi que des graines dans la mangeoire à oiseaux de son jardin. Naturellement, il ne pouvait pas littéralement surveiller dans l’ombre et chasser les rongeurs à queue poilue à mains nues, alors il a élaboré un plan.
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Grâce à son équipe située au laboratoire de recherche de Redmond, dans l'État de Washington (il en possède également un en Inde), ils ont formé un modèle de vision par ordinateur pour détecter les écureuils. L'intelligence artificielle a ensuite été déployée sur une carte Raspberry Pi 3 à l'intérieur d'un appareil spécial qu'il a monté dans son jardin. Ainsi, lorsqu’un écureuil relève la tête, l’appareil activera le système d’arrosage, déjouant ainsi les habitudes de vol du rongeur.
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Ce « projet » d’arrière-cour n’est qu’une partie de la vision globale de Microsoft d’un monde axé sur l’intelligence artificielle. « Nous passons de ce qui est aujourd’hui le monde axé sur le mobile et le cloud vers un nouveau monde qui sera composé d’un cloud intelligent et d’une périphérie intelligente. » Satya Nadella, PDG de Microsoft, a déclaré lors de la récente conférence des développeurs Build.
Selon Microsoft, la grande réussite du projet de chasse à l'écureuil a été de regrouper un réseau neuronal profond sur une puce extrêmement petite. Dekel et son équipe ont utilisé « diverses techniques » pour compresser le réseau neuronal, qui est essentiellement « une classe de prédicteurs » inspirés par notre cerveau.
Une technique est appelée quantification du poids, capable de regrouper davantage de paramètres dans un espace physique plus petit. Cette compression permet également à l’intelligence artificielle de travailler plus rapidement. De plus, le groupe de Dekel examine une technique appelée élagage, qui supprime les redondances dans les réseaux neuronaux. Cela présente un double avantage: la possibilité d'exécuter un réseau neuronal sur processeurs extrêmement petitset des temps d'évaluation plus rapides.
Cependant, l’équipe souhaite faire fonctionner l’intelligence artificielle sur le plus petit processeur ARM à ce jour: le Cortex M0. Selon ARM, ce processeur a une « surface de plan » de 0,007 mm carré. C’est très, très petit et nécessitera que l’équipe rende ses modèles d’apprentissage automatique jusqu’à 10 000 fois plus petits que ce qu’ils compressent pour le Raspberry Pi 3.
« Il n’y a tout simplement aucun moyen de conserver un réseau neuronal profond, aussi précis qu’il l’est aujourd’hui, et de consommer 10 000 ressources de moins. Vous ne pouvez pas le faire », a déclaré Dekel. « Donc, pour cela, nous avons une approche à plus long terme, qui consiste à repartir de zéro. Partir des mathématiques sur le tableau blanc et inventer un nouvel ensemble de technologies et d’outils d’apprentissage automatique adaptés à ces plates-formes aux ressources limitées.
Pour voir sur quoi l'équipe travaille actuellement, les premiers aperçus peuvent être téléchargés depuis Le dépôt GitHub de Microsoft ici. Il fournit également des aperçus des techniques de compression et des algorithmes de formation.
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