Ta strona używa ciasteczek (plików cookies), dzięki którym może działać lepiej. Dowiedz się więcejRozumiem i akceptuję

Sztuczna inteligencja nawet w miniaturowym Raspberry

Wiadomości 04.07.2017 Piotr Adamczyk

Deep-learning podbija świat, potężne algorytmy mogą sprawić, że skomplikowane czynności jak rozpoznawanie obrazu mogą zostać w pełni zautomatyzowane. Niestety zaporowa cena systemów zdolnych udźwignąć algorytmy DL skutecznie odstrasza wielu konstruktorów.

Microsoft chce opracować algorytmy, z którymi poradzi sobie nawet mały procesor!

W ostatnim czasie świat zachwycił się algorytmami uczenia maszynowego deep-learning. Dzięki nim skomplikowane przetwarzanie obrazu i ekstrakcja cech staje się jeszcze dokładniejsza. Uczenie maszynowe sprawdza się więc wszędzie tam, gdzie niezbędna jest detekcja sytuacji, z którymi do tej pory radził sobie tylko człowiek. Czy aby na pewno wszędzie jest to możliwe?

Ofel Dekel (Microsoft) trzymający procesor ARM Cortex-M0.

Jak to często bywa „potrzeba jest matką wynalazków”. Nie inaczej było w przypadku Ofela Dekela, kierownika działu Uczenia Maszynowego i Optymalizacji w Microsoft. Dekel potrzebował zaprojektować system, który odstraszałby wiewiórki, które notorycznie wyjadały zawartość karmnika przeznaczonego dla ptaków.

Użycie rozbudowanej jednostki do tak prozaicznego celu było niezasadne, dla tego Dekel chciał stworzyć algorytm na tyle lekki aby mógł go udźwignąć tani jednopłytkowy komputer. W tym celu użył minikomputera Raspberry Pi 3, na którym zaimplementował algorytm detekcji gryzoni z wykorzystaniem uczenia maszynowego.

Delek uważa, że „Każdy hobbysta posiadający RPi powinien być w stanie zaimplementować uczenie maszynowe na swoim komputerze. (…) obecnie tylko nieliczni mogą”. Dla tego Microsoft opracowuje algorytmy sztucznej inteligencji przeznaczone dla niskobudżetowych systemów wbudowanych, które można będzie użyć nawet w trywialnych sytuacjach.

Algorytm powinien być na tyle lekki, aby był mógł działać
na miniaturowych procesorach jak ARM Cortex-M0 przedstawiony na ilustracji.

Narzędzia te wciąż są rozwijane lecz już teraz Microsoft udostępnia ich wczesne wersje na platformie GitHub. Macie pomysł jak wykorzystać je we własnych projektach?

Źródło: [1]

Powiadomienia o nowych, darmowych artykułach!

Komentarze

deshipu

19:10, 04.07.2017

#1

Przydałby się link do tego bloga.

Treker
Administrator

19:20, 04.07.2017

#2

deshipu, słusznie! Właściwie, to w tym fragmencie jest mowa o słowach autora, które pojawiły się na blogu Microsoftu we wpisie: AI’s big leap to tiny devices opens world of possibilities. Przeredagowałem tekst, aby nie wprowadzać nikogo w błąd :)

deshipu

21:42, 04.07.2017

#3

Dzięki!

kasjo

10:06, 07.07.2017

#4

„Każdy hobbysta posiadający RPi powinien być w stanie zaimplementować uczenie maszynowe na swoim komputerze. (…) obecnie tylko nieliczni mogą”

Biblioteka Tensorflow działa na rPi i nie jest jakaś super skomplikowana w użytkowaniu

Zobacz powyższe komentarze na forum

FORBOT Damian Szymański © 2006 - 2017 Zakaz kopiowania treści oraz grafik bez zgody autora. vPRsLH.