Устройство создал руководитель группы машинного обучения и оптимизации Microsoft Офер Декель. Он обнаружил, что белки крали цветочные луковицы вместе с семенами из кормушки для птиц в саду на его заднем дворе. Естественно, он не мог буквально наблюдать в тени и гоняться за мохнатыми грызунами голыми руками, поэтому он придумал план.
Рекомендуемые видео
Используя его команду, расположенную в исследовательской лаборатории в Редмонде, штат Вашингтон (она есть и в Индии), они обучили модель компьютерного зрения обнаруживать белок. Затем искусственный интеллект был развернут на плате Raspberry Pi 3 внутри специального устройства, которое он установил у себя на заднем дворе. Таким образом, когда белка поднимает голову, устройство включит спринклерную систему, пресекая воровские привычки грызуна.
Связанный
- «Специальное мероприятие» Microsoft назначено на сентябрь – вероятны анонсы Surfaces и AI
- Посмотрите, как этот разработчик использует Raspberry Pi, чтобы возродить гитарный усилитель
- Сравнение ноутбука Microsoft Surface 3. Делл XPS 13
Этот «проект» на заднем дворе — лишь часть общей картины Microsoft о мире, где искусственный интеллект стоит на первом месте. «Мы переходим от сегодняшнего мира, в котором прежде всего используются мобильные устройства и облака, к новому миру, который будет состоять из интеллектуального облака и интеллектуальных периферийных устройств», Об этом заявил генеральный директор Microsoft Сатья Наделла. во время недавней конференции разработчиков Build.
Большим достижением в проекте по охоте на белок, по мнению Microsoft, стало размещение глубокой нейронной сети на чрезвычайно маленьком чипе. Декель и его команда использовали «различные методы» для сжатия нейронной сети, которая, по сути, представляет собой «класс предсказателей», вдохновленный нашим мозгом.
Один из методов называется весовым квантованием и позволяет втиснуть больше параметров в меньшее физическое пространство. Такое сжатие также позволяет искусственному интеллекту работать быстрее. Кроме того, группа Декеля изучает метод обрезки, который удаляет избыточность в нейронных сетях. Это имеет двойное преимущество: возможность запускать нейронную сеть на чрезвычайно маленькие процессорыи более быстрое время оценки.
Однако команда хочет, чтобы искусственный интеллект работал на самом маленьком на сегодняшний день процессоре на базе ARM: Кортекс М0. По данным ARM, этот процессор имеет «площадь плана» 0,007 мм в квадрате. Это очень, очень крошечный размер, и команде потребуется сделать свои модели машинного обучения в 10 000 раз меньше, чем то, что они сжимают для Raspberry Pi 3.
«Просто невозможно использовать глубокую нейронную сеть, чтобы она оставалась такой же точной, как сегодня, и потребляла на 10 000 меньше ресурсов. Вы не сможете этого сделать», — сказал Декель. «Итак, для этого у нас есть долгосрочный подход, который заключается в том, чтобы начать с нуля. Начать с математики на доске и изобрести новый набор технологий и инструментов машинного обучения, адаптированных для этих платформ с ограниченными ресурсами».
Чтобы увидеть, над чем в данный момент работает команда, можно загрузить ранние предварительные версии с сайта Депо Microsoft GitHub здесь. Он также предоставляет предварительный просмотр методов сжатия и алгоритмов обучения.
Рекомендации редакции
- Статья о путешествиях, очевидно созданная искусственным интеллектом, заставила Microsoft покраснеть
- Bing Chat: как использовать собственную версию ChatGPT от Microsoft
- Что такое Raspberry Pi и что я могу с ним делать в 2022 году?
- Языковая супермодель: как GPT-3 незаметно открывает путь искусственному интеллекту революция
- Теперь вы можете оснастить свой Raspberry Pi 4 8 ГБ оперативной памяти за 75 долларов.
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
