მოწყობილობა შეიქმნა Microsoft-ის მანქანათმცოდნეობის და ოპტიმიზაციის ჯგუფის ხელმძღვანელმა, ოფერ დეკელმა. მან აღმოაჩინა, რომ ციყვები იპარავდნენ ყვავილის ბოლქვებს თესლებთან ერთად მის ეზოში მდებარე ჩიტების შესანახი. ბუნებრივია, მას არ შეეძლო სიტყვასიტყვით აედევნა თვალი ჩრდილში და შიშველი ხელებით დაედევნა ბეწვიან კუდიან მღრღნელებს, ამიტომაც შეიმუშავა გეგმა.
რეკომენდებული ვიდეოები
მისი გუნდის გამოყენებით, რომელიც მდებარეობს რედმონდში, ვაშინგტონში, კვლევით ლაბორატორიაში (მას აქვს ერთი ინდოეთშიც), მათ გაწვრთნეს კომპიუტერული ხედვის მოდელი ციყვების აღმოსაჩენად. ამის შემდეგ ხელოვნური ინტელექტი განლაგდა Raspberry Pi 3-ის დაფაზე, სპეციალურ მოწყობილობაში, რომელიც მან დაამონტაჟა თავის ეზოში. ამგვარად, როცა ციყვი თავს აწევს, მოწყობილობა ჩართავს სპრინკლერის სისტემას, რაც ხელს უშლის მღრღნელების ქურდულ ჩვევებს.
დაკავშირებული
- Microsoft-ის "სპეციალური ღონისძიება" სექტემბერშია დაგეგმილი - Surfaces და AI განცხადებები სავარაუდოდ
- უყურეთ ამ დეველოპერის გამოყენებას Raspberry Pi-ს გიტარის გამაძლიერებლის გასაცოცხლებლად
- Microsoft Surface Laptop 3 vs. Dell XPS 13
ეს შემოგარენი „პროექტი“ მხოლოდ მაიკროსოფტის საერთო სურათის ნაწილია ხელოვნური ინტელექტის პირველი სამყაროს შესახებ. „ჩვენ გადავდივართ დღევანდელი მობილურ-პირველი სამყაროდან ახალ სამყაროში, რომელიც შედგება ინტელექტუალური ღრუბლისგან და ინტელექტუალური ზღვრისგან. ამის შესახებ Microsoft-ის აღმასრულებელმა დირექტორმა სატია ნადელამ განაცხადა ბოლო Build დეველოპერის კონფერენციის დროს.
მაიკროსოფტის თქმით, ციყვზე ნადირობის პროექტში დიდი მიღწევა იყო ღრმა ნერვული ქსელის შეკვრა უკიდურესად პატარა ჩიპზე. დეკელმა და მისმა გუნდმა გამოიყენეს "სხვადასხვა ტექნიკა" ნერვული ქსელის შეკუმშვისთვის, რომელიც არსებითად არის "პროგნოზირების კლასი", რომელიც შთაგონებულია ჩვენი ტვინით.
ერთ-ერთ ტექნიკას უწოდებენ წონის კვანტიზაციას, რომელსაც შეუძლია მეტი პარამეტრის დაგროვება მცირე ფიზიკურ სივრცეში. ეს შეკუმშვა საშუალებას აძლევს ხელოვნურ ინტელექტს უფრო სწრაფად იმუშაოს. გარდა ამისა, დეკელის ჯგუფი იკვლევს ტექნიკას, სახელწოდებით pruning, რომელიც ხსნის ზედმეტობას ნერვულ ქსელებში. ამას ორმაგი უპირატესობა აქვს: ნერვული ქსელის გაშვების შესაძლებლობა ძალიან მცირე პროცესორებიდა უფრო სწრაფი შეფასების დრო.
თუმცა, გუნდს სურს ხელოვნური ინტელექტის გაშვება დღემდე ყველაზე პატარა ARM-ზე დაფუძნებულ პროცესორზე: Cortex M0. ARM-ის თანახმად, ამ პროცესორს აქვს 0.007 მმ კვადრატის „ფლორგეგმის ფართობი“. ეს ძალიან, ძალიან მცირეა და გუნდს დასჭირდება, რომ მანქანური სწავლების მოდელები 10000-ჯერ უფრო პატარა გახადოს, ვიდრე ის შეკუმშულია Raspberry Pi 3-ისთვის.
„უბრალოდ არ არსებობს გზა, რომ აიღოთ ღრმა ნერვული ქსელი, დარჩეს ის ისეთივე ზუსტი, როგორც დღეს არის და მოიხმაროს 10000 ნაკლები რესურსი. თქვენ არ შეგიძლიათ ამის გაკეთება, - თქვა დეკელმა. „ასე რომ, ამისთვის გვაქვს უფრო გრძელვადიანი მიდგომა, რომელიც არის ნულიდან დაწყება. დავიწყოთ მათემატიკიდან თეთრ დაფაზე და გამოვიგონოთ მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიებისა და ხელსაწყოების ახალი ნაკრები, რომლებიც მორგებულია ამ რესურსებით შეზღუდული პლატფორმებისთვის“.
იმის სანახავად, რაზე მუშაობს ამჟამად გუნდი, შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ ადრეული გადახედვები Microsoft-ის GitHub დეპო აქ. ის ასევე გთავაზობთ შეკუმშვის ტექნიკისა და სასწავლო ალგორითმების გადახედვას.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- როგორც ჩანს, ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილი სამოგზაურო სტატია მაიკროსოფტს აწითლდება
- Bing Chat: როგორ გამოვიყენოთ Microsoft-ის ChatGPT-ის საკუთარი ვერსია
- რა არის Raspberry Pi და რა შემიძლია გავაკეთო მასთან 2022 წელს?
- ენის სუპერმოდელი: როგორ ჩუმად ახორციელებს GPT-3 A.I. რევოლუცია
- ახლა შეგიძლიათ შეავსოთ თქვენი Raspberry Pi 4 8 GB ოპერატიული მეხსიერებით 75 დოლარად
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
