Уређај је креирао шеф Мицрософтове групе за машинско учење и оптимизацију, Офер Декел. Открио је да веверице краду луковице цвећа заједно са семенкама у хранилици за птице у његовом дворишту. Наравно, није могао буквално да чува стражу у сенци и голим рукама јури крзнене глодаре, па је смислио план.
Препоручени видео снимци
Користећи његов тим који се налази у истраживачкој лабораторији у Редмонду у Вашингтону (он има и у Индији), обучили су модел компјутерског вида за откривање веверица. Вештачка интелигенција је затим распоређена на Распберри Пи 3 плочу унутар специјалног уређаја који је монтирао у свом дворишту. Дакле, када веверица подигне главу, уређај ће укључити систем прскања, спречавајући лоповске навике глодара.
Повезан
- Мицрософтов „посебан догађај“ заказан за септембар – Вероватно су најаве површина и вештачке интелигенције
- Погледајте како овај програмер користи Распберри Пи да оживи гитарско појачало
- Мицрософт Сурфаце Лаптоп 3 вс. Делл КСПС 13
Овај „пројекат“ у дворишту само је део Мајкрософтове укупне слике света који је први у свету вештачке интелигенције. „Прелазимо са онога што је данашњи свет који је на првом месту за мобилне уређаје и свет који је први у облаку у нови свет који ће се састојати од интелигентног облака и интелигентне ивице“, Извршни директор Мајкрософта Сатја Надела рекао је током недавне конференције за програмере Буилд.
Према Мицрософт-у, велико достигнуће у пројекту лова на веверице било је набијање дубоке неуронске мреже на изузетно мали чип. Декел и његов тим су користили „различите технике“ за компримовање неуронске мреже, која је у суштини „класа предиктора“ инспирисана нашим мозговима.
Једна техника се зове квантизација тежине, способна да угура више параметара у мањи физички простор. Ова компресија такође омогућава да вештачка интелигенција ради брже. Поред тога, Декелова група испитује технику која се зове орезивање, која уклања сувишне вредности у неуронским мрежама. Ово има двоструку корист: могућност покретања неуронске мреже изузетно мали процесори, и брже време евалуације.
Међутим, тим жели да вештачку интелигенцију покрене на најмањем АРМ процесору до сада: кортекс М0. Према АРМ-у, овај процесор има „површину тлоцрта“ од 0,007 мм на квадрат. То је веома, веома мало и захтеваће од тима да своје моделе машинског учења учини до 10.000 пута мањим од онога што компримују за Распберри Пи 3.
„Једноставно не постоји начин да се узме дубока неуронска мрежа, да она остане тачна као данас и да потроши 10.000 мање ресурса. Не можете то да урадите“, рекао је Декел. „Дакле, за то имамо дугорочни приступ, а то је да почнемо од нуле. Да почнемо од математике на белој табли и измислимо нови сет технологија и алата за машинско учење који су прилагођени овим платформама са ограниченим ресурсима.
Да бисте видели на чему тим тренутно ради, можете преузети рани прегледи Мицрософтов ГитХуб депо овде. Такође пружа прегледе техника компресије и алгоритама за обуку.
Препоруке уредника
- Чланак о путовању, који је очигледно генерисао АИ, оставља Мицрософт поцрвенео
- Бинг Цхат: како користити сопствену Мицрософт верзију ЦхатГПТ-а
- Шта је Распберри Пи и шта могу да урадим са њим 2022.
- Језички супермодел: Како ГПТ-3 тихо уводи А.И. револуција
- Сада можете натрпати свој Распберри Пи 4 са 8 ГБ РАМ-а за 75 долара
Надоградите свој животни стилДигитални трендови помажу читаоцима да прате убрзани свет технологије са свим најновијим вестима, забавним рецензијама производа, проницљивим уводницима и јединственим кратким прегледима.
