Az eszközt a Microsoft gépi tanulási és optimalizálási csoportjának vezetője, Ofer Dekel készítette. Felfedezte, hogy a mókusok virághagymákat és magokat lopnak a kertjében lévő madáretetőben. Természetesen nem tudott szó szerint az árnyékban virrasztani, és puszta kézzel üldözni a szőrösfarkú rágcsálókat, ezért kidolgozott egy tervet.
Ajánlott videók
A redmondi (Washington állam) kutatólaboratóriumában található csapatával (Indiában is van ilyenje) kiképeztek egy számítógépes látásmodellt a mókusok észlelésére. A mesterséges intelligenciát ezután egy Raspberry Pi 3 táblán helyezték el egy speciális eszközben, amelyet a hátsó udvarában szerelt fel. Így amikor a mókus felemeli a fejét, a készülék bekapcsolja az öntözőrendszert, meghiúsítva a rágcsáló tolvajlási szokásait.
Összefüggő
- A Microsoft „különleges eseménye” szeptemberben várható – Felszínek és mesterséges intelligencia bejelentései valószínű
- Nézze meg, ahogy a fejlesztő Raspberry Pi-t használ egy gitárerősítő újjáélesztésére
- Microsoft Surface Laptop 3 vs. Dell XPS 13
Ez a háztáji „projekt” csak egy része a Microsoft átfogó képének a mesterséges intelligencia-első világról. „A mai mobil-első, felhőalapú világból egy új világba lépünk, amely egy intelligens felhőből és intelligens élekből fog állni.” – mondta Satya Nadella, a Microsoft vezérigazgatója a legutóbbi Build fejlesztői konferencián.
A Microsoft szerint a mókusvadász projekt nagy eredménye az volt, hogy egy mély neurális hálózatot zsúfoltak egy rendkívül kicsi chipre. Dekel és csapata „különféle technikákat” használt a neurális hálózat tömörítésére, amely lényegében az agyunk által ihletett „jóslók osztálya”.
Az egyik technikát súlykvantálásnak nevezik, amely több paramétert képes egy kisebb fizikai térbe zsúfolni. Ez a tömörítés lehetővé teszi a mesterséges intelligencia gyorsabb működését is. Ezenkívül Dekel csoportja a metszésnek nevezett technikát vizsgálja, amely eltávolítja a redundanciákat a neurális hálózatokban. Ennek kettős előnye van: a neurális hálózat futtatásának képessége rendkívül kicsi processzorokés gyorsabb kiértékelési időket.
A csapat azonban azt szeretné elérni, hogy a mesterséges intelligencia az eddigi legkisebb ARM-alapú processzoron működjön: a Cortex M0. Az ARM szerint ennek a processzornak az alaprajzi területe 0,007 mm négyzetméter. Ez nagyon-nagyon kicsi, és megköveteli a csapattól, hogy a gépi tanulási modelljeit akár 10 000-szer kisebbre tegyék, mint amit a Raspberry Pi 3-hoz tömörítenek.
„Egyszerűen nincs mód arra, hogy egy mély neurális hálózatot vegyünk, hogy az ugyanolyan pontos maradjon, mint manapság, és 10 000-rel kevesebb erőforrást használjunk fel. Nem teheti meg” – mondta Dekel. „Tehát erre egy hosszabb távú megközelítésünk van, vagyis a nulláról kell kezdeni. A matematikából indulva ki kell találni egy új gépi tanulási technológiákat és eszközöket, amelyek ezekre az erőforrás-korlátozott platformokra lettek szabva.”
Ha látni szeretné, min dolgozik a csapat jelenleg, letöltheti a korai előzeteseket innen A Microsoft GitHub depója itt. A tömörítési technikák és a betanítási algoritmusok előnézetét is tartalmazza.
Szerkesztői ajánlások
- A nyilvánvalóan mesterséges intelligencia által generált utazási cikk a Microsofttól vörös arccal
- Bing Chat: a Microsoft ChatGPT saját verziójának használata
- Mi az a Raspberry Pi, és mit tehetek vele 2022-ben?
- Nyelvi szupermodell: Hogyan vezeti be csendesen a GPT-3 az A.I. forradalom
- Mostantól 8 GB RAM-mal feltöltheti Raspberry Pi 4-jét 75 dollárért
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
