Il dispositivo è stato creato dal capo del gruppo Machine Learning and Optimization di Microsoft, Ofer Dekel. Scoprì che gli scoiattoli rubavano i bulbi dei fiori insieme ai semi nella mangiatoia per uccelli nel suo giardino sul retro. Naturalmente, non poteva letteralmente fare la guardia nell'ombra e inseguire i roditori dalla coda pelosa a mani nude, quindi ha escogitato un piano.
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Usando il suo team situato nel laboratorio di ricerca di Redmond, Washington (ne ha uno anche in India), hanno addestrato un modello di visione artificiale per rilevare gli scoiattoli. L'intelligenza artificiale è stata poi implementata su una scheda Raspberry Pi 3 all'interno di un dispositivo speciale che ha montato nel suo cortile. Pertanto, quando uno scoiattolo alza la testa, il dispositivo attiverà il sistema di irrigazione, contrastando le abitudini ladri del roditore.
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Questo “progetto” da cortile è solo una parte del quadro generale di Microsoft di un mondo incentrato sull’intelligenza artificiale. “Stiamo passando da quello che oggi è il mondo mobile-first e cloud-first a un nuovo mondo che sarà costituito da un cloud intelligente e da un edge intelligente”, Lo ha detto l'amministratore delegato di Microsoft, Satya Nadella durante la recente conferenza degli sviluppatori Build.
Il grande risultato ottenuto nel progetto di caccia allo scoiattolo, secondo Microsoft, è stato quello di riempire una rete neurale profonda su un chip estremamente piccolo. Dekel e il suo team hanno utilizzato “una varietà di tecniche” per comprimere la rete neurale, che è essenzialmente “una classe di predittori” ispirata al nostro cervello.
Una tecnica è chiamata quantizzazione del peso, in grado di stipare più parametri in uno spazio fisico più piccolo. Questa compressione consente anche all’intelligenza artificiale di lavorare più velocemente. Inoltre, il gruppo di Dekel sta esaminando una tecnica chiamata potatura, che rimuove le ridondanze nelle reti neurali. Ciò ha un doppio vantaggio: la capacità di eseguire una rete neurale processori estremamente piccolie tempi di valutazione più rapidi.
Tuttavia, il team vuole far funzionare l'intelligenza artificiale sul più piccolo processore basato su ARM mai realizzato finora: la corteccia M0. Secondo ARM, questo processore ha una “area planimetrica” di 0,007 mm quadrati. È molto, molto piccolo e richiederà al team di realizzare modelli di machine learning fino a 10.000 volte più piccoli di quelli che stanno comprimendo per Raspberry Pi 3.
“Non c’è modo di prendere una rete neurale profonda, mantenerla precisa come lo è oggi e consumare 10.000 risorse in meno. Non puoi farlo”, ha detto Dekel. “Quindi, per questo, abbiamo un approccio a lungo termine, che consiste nel iniziare da zero. Iniziare dalla matematica alla lavagna e inventare una nuova serie di tecnologie e strumenti di apprendimento automatico adattati a queste piattaforme con risorse limitate”.
Per vedere a cosa sta attualmente lavorando il team, è possibile scaricare le prime anteprime da Il deposito GitHub di Microsoft qui. Fornisce inoltre anteprime delle tecniche di compressione e degli algoritmi di training.
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