"Dacă AI este atât de ușor de ce nu există în această cameră?", Întreabă Ali Farhadi, fondatorul și CEO al Xnor, în jurul sala de conferințe care vizitează Lacul Union din Seattle. Și este adevărat – în ciuda unei mulțimi de afișaje, telefoane și alte gadget-uri, singurele lucruri cu adevărat capabile să facă orice fel de muncă de tip AI sunt telefoanele pe care fiecare dintre noi le-a pus pe masă. Cu toate acestea, intotdeauna vom auzi despre modul in care AI este atat de accesibil acum, atat de flexibil, atat de omniprezent.

Și, în multe cazuri, chiar și acele dispozitive care nu pot folosi tehnicile de învățare a mașinilor, ci trimite mai degrabă date către nor, unde se poate face mai eficient. Deoarece procesele care alcătuiesc "AI" sunt adesea resurse intensive, sugerează timpul procesorului și puterea bateriei.

Aceasta este problema pe care Xnor și-a propus să o soluționeze sau, cel puțin, să atenueze atunci când a decolat de la Institutul Allen pentru Inteligența Artificială în 2017. Descoperirea sa a fost aceea de a face execuția modelelor de învățare profundă pe dispozitivele de margine atât de eficiente încât o valoare de 5 dolari Pi Zero ar putea realiza procesele de viziune de computer de ultimă generație aproape de un supercomputer

Echipa a obținut acest lucru, iar modelele X-uri hiper-eficiente ale lui Xnor sunt acum integrate într-o varietate de dispozitive și întreprinderi. Ca o continuare, echipa și-a stabilit obiectivele mai mari – sau mai mici, în funcție de perspectiva dvs.

Răspunzând la propria sa întrebare privind lipsa dispozitivelor cu AI, Farhadi a arătat că pachetul de baterii din gadget-ul demonstrativ pe care l-au făcut pentru a arăta platforma Pi Zero, Farhadi a explicat: "Lucrul ăsta aici. Putere.“

Puterea a fost un obstacol pe care l-au depășit pentru a obține AI pe dispozitive CPU și de putere limitat ca telefoanele și Pi Zero. Așadar, echipa a venit cu un gol nebun: De ce să nu faceți o platformă AI care să nu necesite deloc o baterie? Mai puțin de un an mai târziu, au făcut-o.

Același lucru are o sarcină serioasă în timp real: poate detecta într-o fracțiune de secundă dacă și în cazul în care o persoană, o mașină sau o pasăre sau orice altceva este în câmpul de vedere , și transmiteți aceste informații fără fir. Și face acest lucru folosind tipul de putere asociat de obicei calculatoarelor cu energie solară .

Aparatul Farhadi și capul de inginerie hardware Saman Naderiparizi mi-a arătat că este foarte simplu – și în mod necesar așa. O cameră minusculă cu o rezoluție de 320 × 240, un FPGA încărcat cu modelul de recunoaștere a obiectelor, un pic de memorie pentru a gestiona imaginea și software-ul camerei și o mică celulă solare. O configurație wireless foarte simplă permite trimiterea și primirea datelor la o rată foarte modestă.

"Acest lucru are nu putere. Este un calculator cu două dolari, cu o cameră de tip "uber-crappy" și poate rula o recunoaștere a obiectelor de artă ", a entuziasmat Farhadi, mult mai mult decât mulțumit de ceea ce a creat echipa Xnor

Pentru referință, acest videoclip de la debutul companiei arată tipul de muncă pe care o face înăuntru:

Atâta timp cât celula este în orice fel de lumină semnificativă, ea va alimenta algoritmul de procesare a imaginii și de recunoaștere a obiectului. Este nevoie de aproximativ o sută de milivolți care vin să muncească, deși la niveluri mai joase ar putea doar să creeze imagini mai rar.

Poate funcționa doar pe acel curent, dar, desigur, este imposibil să nu ai un fel de stocare a energiei ; în acest scop, acest dispozitiv demo are un supercapacitor care stochează suficientă energie pentru a-și menține toată noaptea sau chiar când sursa de lumină este acoperită.

Ca o demonstrație a eficienței sale, să presupunem că ați decis să o echipați cu, de exemplu, o baterie de ceas. Naderiparizi a spus că ar putea să ruleze, probabil, la acel cadru pe secundă pentru mai mult de 30 de ani .

Nu este un produs

Desigur, descoperirea nu este că într-adevăr există o cameră inteligentă cu energie solară. Asta ar putea fi util, sigur, dar nu este cu adevărat ceea ce merită să crăpați aici. Este faptul că un model sofisticat de învățare profundă poate rula pe un computer care costă bani și folosește mai puțină energie decât telefonul tău atunci când e adormit.

"Acesta nu este un produs", a declarat Farhadi despre platforma hardware minusculă. "Este un avantaj."

Energia necesară pentru efectuarea proceselor de inferență, cum ar fi recunoașterea facială, procesarea limbajului natural, și așa mai departe, pun limite grele asupra a ceea ce se poate face cu ei. Un bec inteligent care se aprinde atunci când îl cereți nu este într-adevăr un bec inteligent. Este o placă într-o incintă cu becuri care vă transmite vocea către un hub și probabil un datacenter undeva, care analizează ceea ce spui și întoarce un rezultat, întorcând lumina.

Asta nu este numai complicat, dar introduce latență și un întreg spectru de locuri în care procesul s-ar putea rupe sau ar putea fi atacat. Și între timp necesită o sursă constantă de energie sau o baterie!

Pe de altă parte, imaginați-vă o cameră pe care o lipiți într-o oală a unei plante de casă, sau lipiți-vă de un perete, sau așezați-o pe bibliotecă sau altceva. Această cameră nu necesită mai multă energie decât o lumină strălucitoare; poate recunoaște comenzile vocale și poate analiza imaginile fără să atingă norul; nu poate fi chiar hacked deoarece abia are o contribuție; și componentele sale costă poate $ 10.

Numai unul dintre aceste lucruri poate fi cu adevărat omniprezent. Doar acestea din urmă pot scala la miliarde de dispozitive fără a necesita investiții imense în infrastructură.

Și, sincer, aceasta din urmă pare a fi un pariu mai bun pentru o tona de aplicații în care există o problemă de confidențialitate sau de latență. Ați prefera să aveți un monitor pentru bebeluși care să-și strecoare imaginile către un server de cloud unde este monitorizat pentru mișcare? Sau un monitor pentru bebeluși care lipsește o conexiune la internet vă poate spune încă dacă copilul este sus? Dacă ambele funcționează destul de bine, acesta din urmă pare a fi alegerea evidentă. Și acesta este cazul pentru numeroase aplicații pentru consumatori.

Uimitor, costul de putere al platformei nu este aproape de fund. FPGA-ul folosit pentru a face calculul pe această unitate demo nu este deosebit de eficient pentru puterea de procesare pe care o oferă. Dacă ar avea un cip personalizat, ar putea obține un alt ordin de mărime sau două din el, scăzând costul de muncă pentru deducție la nivelul de microjoule . Dimensiunea este mai limitată de optica aparatului foto și de mărimea antenei, care trebuie să aibă anumite dimensiuni pentru transmiterea și recepționarea semnalelor radio.

Și din nou, nu este vorba despre vânzarea unui milion din aceste mici widget-uri. Pe măsură ce Xnor a făcut deja cu clienții săi, platforma și software-ul pe care rulează pot fi personalizate pentru proiecte individuale sau hardware. Unul chiar a vrut un model să ruleze pe MIPS – așa că acum îl face.

Prin scăderea drastică a puterii și a spațiului necesar pentru a rula un motor de inferență autonom, se pot crea categorii complet noi de produse. Vor fi înnebunite? Probabil. Dar cel puțin nu vor trebui să sune la domiciliu.

Join the LARGEST XXX Cam Site
Watch Series Online for free, Full episodes – Watch Series – Watch Series – swatchseries.bi

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here