Uređaj je kreirao voditelj Microsoftove grupe za strojno učenje i optimizaciju, Ofer Dekel. Otkrio je da su vjeverice krale lukovice cvijeća zajedno sa sjemenkama u hranilici za ptice u njegovom dvorištu. Naravno, nije mogao doslovno bdjeti u sjeni i golim rukama loviti dlakave glodavce, pa je smislio plan.
Preporučeni videozapisi
Koristeći svoj tim koji se nalazi u istraživačkom laboratoriju u Redmondu, Washington (on ima jedan iu Indiji), osposobili su model računalnog vida za otkrivanje vjeverica. Umjetna inteligencija je zatim raspoređena na ploču Raspberry Pi 3 unutar posebnog uređaja koji je montirao u svom dvorištu. Stoga, kada vjeverica podigne glavu, uređaj će uključiti sustav prskalice, sprječavajući lopovske navike glodavaca.
Povezano
- Microsoftov 'posebni događaj' postavljen za rujan – Vjerojatne najave površina i umjetne inteligencije
- Pogledajte kako ovaj programer koristi Raspberry Pi za oživljavanje gitarskog pojačala
- Microsoft Surface Laptop 3 vs. Dell XPS 13
Ovaj "projekt" u dvorištu samo je dio Microsoftove cjelokupne slike svijeta na prvom mjestu umjetne inteligencije. "Prelazimo iz današnjeg svijeta koji je na prvom mjestu mobilnih uređaja i oblaka u novi svijet koji će biti sastavljen od inteligentnog oblaka i inteligentne opreme," Izvršni direktor Microsofta Satya Nadella rekao je tijekom nedavne Build developer konferencije.
Veliko postignuće u projektu lova na vjeverice, prema Microsoftu, bilo je nabijanje duboke neuronske mreže na iznimno mali čip. Dekel i njegov tim koristili su "razne tehnike" za komprimiranje neuronske mreže, koja je u biti "klasa prediktora" inspirirana našim mozgom.
Jedna tehnika se zove kvantizacija težine, sposobna je strpati više parametara u manji fizički prostor. Ovo sažimanje omogućuje i brži rad umjetne inteligencije. Osim toga, Dekelova skupina ispituje tehniku zvanu skraćivanje, koja uklanja suvišnosti u neuronskim mrežama. Ovo ima dvostruku korist: mogućnost pokretanja neuronske mreže izuzetno mali procesori, i brže vrijeme evaluacije.
Međutim, tim želi pokrenuti umjetnu inteligenciju na dosad najmanjem procesoru temeljenom na ARM-u: korteks M0. Prema ARM-u, ovaj procesor ima "tlocrtnu površinu" od 0,007 mm na kvadrat. To je vrlo, vrlo maleno i zahtijevat će od tima da napravi svoje modele strojnog učenja do 10.000 puta manjim od onoga što komprimiraju za Raspberry Pi 3.
“Jednostavno ne postoji način da uzmemo duboku neuronsku mrežu, da ostane točna kao danas, i da troši 10.000 resursa manje. Ne možeš to učiniti", rekao je Dekel. “Dakle, za to imamo dugoročniji pristup, a to je da počnemo od nule. Početi od matematike na bijeloj ploči i izmisliti novi skup tehnologija i alata za strojno učenje koji su prilagođeni ovim platformama s ograničenim resursima.”
Da biste vidjeli na čemu tim trenutno radi, možete preuzeti rane preglede Microsoftov GitHub depo ovdje. Također pruža preglede tehnika kompresije i algoritama obuke.
Preporuke urednika
- Putopisni članak koji je očito generirao AI ostavlja Microsoft crvenim u licu
- Bing Chat: kako koristiti Microsoftovu vlastitu verziju ChatGPT-a
- Što je Raspberry Pi i što mogu učiniti s njim 2022.?
- Jezični supermodel: Kako GPT-3 tiho uvodi A.I. revolucija
- Sada možete nagurati svoj Raspberry Pi 4 s 8 GB RAM-a za 75 USD
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
