C'est pourquoi les systèmes d'IA s'appuient sur des capteurs locaux pour collecter les données d'entrée, tandis que du matériel plus puissant dans le cloud gère le gros du travail des données de sortie. C'est ainsi que fonctionnent Siri et Amazon Alexa, ainsi qu'IBM Watson résout presque toutes les tâches. Il s’agit néanmoins d’une approche limitée lorsqu’il s’agit de créer un IoT plus intelligent et d’appliquer l’intelligence sans connexion Internet.
"Le paradigme principal est que ces (capteurs) sont inutiles", a déclaré Manil Varma, chercheur principal chez Microsoft Research India.
Aujourd'hui, l'équipe de Varma en Inde et les chercheurs de Microsoft à Redmond, dans l'État de Washington (l'ensemble du projet est dirigé par le chercheur Ofer Dekel) ont découvert comment compresser les réseaux neuronaux, les synapses de la machine. sur un Raspberry Pi à 10 $, un ordinateur de la taille d'une carte, à faible consommation, doté de nombreux ports et sans écran. Il s'agit véritablement d'une carte mère open source qui peut être exploitée n'importe où. La société a annoncé cette recherche dans un article de blog.
Le chercheur Ofer Dekel avec un minuscule microprocesseur qui pourrait un jour exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique
Le travail de Microsoft s'inscrit dans une tendance plus large, rapprochant le Machine Learning des appareils et des utilisateurs finaux.
Plus tôt ce mois-ci, lors de la conférence WWDC, Apple a annoncé une nouvelle API d'apprentissage automatique (Vision & Natural Language) qui permet aux développeurs d'ajouter une intelligence basée sur l'apprentissage automatique aux applications avec seulement quelques lignes de code. Ils ont également révélé Core ML pour les développeurs ayant une connaissance plus approfondie de l'IA afin de tirer pleinement parti de ses capacités matérielles. Le modèle d'Apple aide les développeurs à enseigner les algorithmes d'apprentissage automatique sur la bibliothèque fournie par Apple. Ce système convertira ensuite le code pour exécuter l'IA sur l'appareil.
Évidemment, dans le cas d'Apple, le matériel est dans un iPhone à 700 $ et le processeur est beaucoup plus puissant que tout ce que l'on peut trouver sur un Raspberry Pi. Mais cette tendance est également très claire. Ces entreprises rapprochent l’IA des appareils des utilisateurs, où elle peut moins dépendre de l’accès à des données massives dans le cloud.
« Si vous conduisez sur la route et que vous ne parvenez pas à vous connecter au réseau, vous ne voulez pas que l'IA cesse de fonctionner. En fait, c'est à ce moment-là que vous en avez le plus besoin », a déclaré Varma.
Grâce à cette approche, nous pouvons comprendre des tâches plus simples, basées sur des capteurs, qui peuvent également être apprises par emplacement, intention, actions récentes ou données de l'appareil. À court terme, cela pourrait être la solution, par exemple, pour une thérapie contre le cancer (l'un des domaines d'intérêt de Watson Al chez IBM).
Pour Microsoft, cette percée du Raspberry Pi n’est que la première phase du flux de travail de compression des réseaux neuronaux afin qu’ils puissent fonctionner sur des microcontrôleurs hiérarchiques. Pour y parvenir, selon Microsoft, le modèle de Machine Learning doit être 10 000 fois plus petit. C'est un problème sur lequel ils travaillent encore.
Des chercheurs de Microsoft prévoient d'introduire l'IA sur Raspberry Pi
Dans le même temps, Microsoft a également publié une version préliminaire de l'algorithme de Machine Learning dimensionné pour Raspberry Pi sur GitHub, où les développeurs peuvent l'essayer et l'exploiter sur Raspberry Pi 3 et Raspberry Pi Zero.
Après tout, cela fait partie de la stratégie Intelligent Edge de Microsoft que le PDG Satya Nadella a présentée au début de l'année lors de la conférence Microsoft Build. Microsoft espère voir de minuscules processeurs alimentés par l'IA se propager des bureaux aux vêtements que nous portons.
Pour Varma, qui souffre également de perte de vision, la recherche est un peu plus personnelle. Son équipe développe un prototype de canne intelligente pour illustrer ses recherches.
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