Пристрій був створений керівником групи машинного навчання та оптимізації Microsoft Офером Декелем. Він виявив, що білки крадуть цибулини квітів разом із насінням у годівниці для птахів у його саду на задньому дворі. Природно, він не міг буквально стежити в тіні та переслідувати пухнастих гризунів голими руками, тому він придумав план.
Рекомендовані відео
Використовуючи його команду, розташовану в дослідницькій лабораторії Редмонда, штат Вашингтон (у нього також є така в Індії), вони навчили модель комп’ютерного зору виявляти білок. Потім штучний інтелект був розгорнутий на платі Raspberry Pi 3 всередині спеціального пристрою, який він встановив у своєму дворі. Таким чином, коли білка підніме голову, пристрій увімкне спринклерну систему, перешкоджаючи злодійським звичкам гризуна.
Пов'язані
- «Спеціальна подія» Microsoft призначена на вересень – ймовірні оголошення про поверхні та AI
- Подивіться, як цей розробник використовує Raspberry Pi, щоб оживити гітарний підсилювач
- Microsoft Surface Laptop 3 проти. Dell XPS 13
Цей «проект» на задньому дворі є лише частиною загальної картини Microsoft про світ, насамперед зі штучним інтелектом. «Ми переходимо від сучасного світу, орієнтованого на мобільні пристрої та хмари, до нового світу, який складатиметься з інтелектуальної хмари та інтелектуального краю», Про це заявив генеральний директор Microsoft Сатья Наделла під час недавньої конференції розробників Build.
Великим досягненням у проекті полювання на білок, за словами Microsoft, було розміщення глибокої нейронної мережі на надзвичайно маленькому чіпі. Декел і його команда використовували «різноманітні методи» для стиснення нейронної мережі, яка, по суті, є «класом провісників», натхненним нашим мозком.
Один із методів називається ваговим квантуванням, здатним втиснути більше параметрів у менший фізичний простір. Це стиснення також дозволяє штучному інтелекту працювати швидше. Крім того, група Декеля вивчає техніку під назвою «відсікання», яка усуває надмірності в нейронних мережах. Це має подвійну вигоду: можливість запускати нейронну мережу надзвичайно малі процесориі швидший час оцінки.
Однак команда хоче, щоб штучний інтелект працював на найменшому процесорі на базі ARM на сьогоднішній день: кора M0. Відповідно до ARM, цей процесор має «площу плану» 0,007 мм в квадраті. Це дуже, дуже крихітно, і команді потрібно зробити свої моделі машинного навчання в 10 000 разів меншими, ніж ті, які вони стискають для Raspberry Pi 3.
«Просто немає способу взяти глибоку нейронну мережу, щоб вона залишалася такою ж точною, як сьогодні, і споживала на 10 000 ресурсів менше. Ти не можеш цього зробити, — сказав Декел. «Отже, для цього у нас є довгостроковий підхід, який полягає в тому, щоб почати з нуля. Почати з математики на білій дошці та винайти новий набір технологій та інструментів машинного навчання, адаптованих для цих платформ з обмеженими ресурсами».
Щоб побачити, над чим зараз працює команда, можна завантажити попередні попередні перегляди Депо Microsoft GitHub тут. Він також надає попередній перегляд методів стиснення та алгоритмів навчання.
Рекомендації редакції
- Стаття про подорожі, очевидно створена штучним інтелектом, залишає корпорацію Майкрософт червоною
- Bing Chat: як використовувати власну версію ChatGPT від Microsoft
- Що таке Raspberry Pi і що я можу з ним робити у 2022 році?
- Мовна супермодель: як GPT-3 тихо запроваджує ШІ. революція
- Тепер ви можете запхати свій Raspberry Pi 4 8 ГБ оперативної пам’яті за 75 доларів
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
