이 장치는 Microsoft의 기계 학습 및 최적화 그룹 책임자인 Ofer Dekel이 만들었습니다. 그는 다람쥐들이 뒷마당 정원에 있는 새 모이통에 있는 씨앗과 함께 꽃구근을 훔치고 있다는 것을 발견했습니다. 당연히 그는 문자 그대로 그림자 속에서 감시를 하며 털꼬리 설치류를 맨손으로 추적할 수 없었기 때문에 그는 계획을 세웠습니다.
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워싱턴주 레드몬드 연구실(인도에도 연구소가 있음)에 위치한 그의 팀을 사용하여 다람쥐를 감지하기 위한 컴퓨터 비전 모델을 훈련시켰습니다. 그런 다음 인공 지능은 그가 뒷마당에 장착한 특수 장치 내부의 Raspberry Pi 3 보드에 배포되었습니다. 따라서 다람쥐가 머리를 치켜들면 장치가 스프링클러 시스템을 작동시켜 설치류의 도둑질 습관을 막아줍니다.
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이 뒷마당 "프로젝트"는 인공 지능 우선 세계에 대한 Microsoft의 전체 그림의 일부일뿐입니다. "우리는 오늘날의 모바일 우선, 클라우드 우선 세계에서 지능형 클라우드와 지능형 엣지로 구성될 새로운 세계로 이동하고 있습니다." 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 말했다. 최근 빌드 개발자 컨퍼런스에서.
Microsoft에 따르면 다람쥐 사냥 프로젝트의 가장 큰 성과는 매우 작은 칩에 심층 신경망을 집어넣은 것입니다. Dekel과 그의 팀은 본질적으로 우리 두뇌에서 영감을 받은 "예측 변수 클래스"인 신경망을 압축하기 위해 "다양한 기술"을 사용했습니다.
한 가지 기술은 가중치 양자화(Weight Quantization)라고 하며, 더 작은 물리적 공간에 더 많은 매개변수를 집어넣을 수 있습니다. 이러한 압축을 통해 인공지능의 작업 속도도 빨라집니다. 또한 Dekel의 그룹은 신경망의 중복성을 제거하는 가지치기(pruning)라는 기술을 조사하고 있습니다. 여기에는 두 가지 이점이 있습니다. 즉, 신경망을 실행할 수 있다는 것입니다. 매우 작은 프로세서, 더 빠른 평가 시간을 제공합니다.
그러나 팀은 현재까지 가장 작은 ARM 기반 프로세서에서 인공 지능을 실행하려고 합니다. 코텍스 M0. ARM에 따르면 이 프로세서의 "평면도"는 0.007mm 제곱입니다. 이는 매우 작은 규모이며 팀에서는 Raspberry Pi 3용으로 압축하는 것보다 최대 10,000배 더 작은 기계 학습 모델을 만들어야 합니다.
“심층 신경망을 사용하여 현재와 같은 정확성을 유지하면서 10,000개의 리소스를 덜 소비할 수 있는 방법은 없습니다. 당신은 할 수 없습니다.”라고 Dekel이 말했습니다. “그래서 우리는 처음부터 시작하는 장기적인 접근 방식을 가지고 있습니다. 화이트보드의 수학부터 시작하여 리소스가 제한된 플랫폼에 맞춤화된 새로운 머신러닝 기술 및 도구 세트를 발명하는 것입니다.”
팀이 현재 작업 중인 내용을 보려면 다음에서 초기 미리보기를 다운로드할 수 있습니다. Microsoft의 GitHub 저장소는 여기에 있습니다.. 또한 압축 기술과 훈련 알고리즘에 대한 미리보기도 제공합니다.
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