Microsoft merancang untuk membawa AI ke Raspberry Pi

Itulah sebabnya sistem AI bergantung pada penderia tempatan untuk mengumpul data input manakala perkakasan yang lebih berkuasa dalam awan menguruskan pengangkatan berat data output. Begitulah cara Siri dan Amazon Alexa berfungsi, cara IBM Watson menyelesaikan hampir semua tugas. Namun, ia adalah pendekatan terhad apabila ia datang untuk mencipta IoT yang lebih pintar dan menggunakan kecerdasan tanpa sambungan Internet.

"Paradigma utama ialah (sensor) ini tidak berguna," kata penyelidik kanan di Microsoft Research India, Manil Varma.

Kini, pasukan Varma di India dan penyelidik Microsoft di Redmond, Washington (keseluruhan projek diketuai oleh penyelidik Ofer Dekel) telah menemui cara untuk memampatkan rangkaian saraf, sinaps Mesin. Belajar dari 32-bit hingga, kadangkala, hanya satu bit dan jalankan mereka pada $10 Raspberry Pi, komputer bersaiz kad, berkuasa rendah dengan banyak port dan tiada skrin. Ia benar-benar papan induk sumber terbuka yang boleh dilombong di mana-mana sahaja. Syarikat itu mengumumkan penyelidikan ini dalam catatan blog.

Penyelidik Ofer Dekel dengan mikropemproses kecil yang boleh menjalankan algoritma Pembelajaran Mesin suatu hari nanti

Kerja Microsoft adalah sebahagian daripada trend yang lebih besar, mendekatkan Pembelajaran Mesin kepada peranti dan pengguna akhir.

Awal bulan ini di persidangan WWDC, Apple mengumumkan API Pembelajaran Mesin (Vision & Natural Language) baharu yang membolehkan pembangun menambah kecerdasan berasaskan Pembelajaran Mesin pada apl dengan hanya beberapa baris kod. Mereka juga mendedahkan Core ML untuk pembangun dengan pengetahuan yang lebih mendalam tentang AI untuk memanfaatkan sepenuhnya keupayaan perkakasannya. Model Apple membantu pembangun mengajar algoritma Pembelajaran Mesin di perpustakaan yang disediakan oleh Apple. Sistem ini kemudiannya akan menukar kod untuk menjalankan AI pada peranti.

Jelas sekali dalam kes Apple, perkakasan berada dalam iPhone $700 dan CPU jauh lebih berkuasa daripada apa-apa yang boleh ditemui pada Raspberry Pi. Tetapi trend ini juga sangat jelas. Syarikat-syarikat ini membawa AI lebih dekat kepada peranti pengguna, di mana ia boleh kurang bergantung pada mengakses data besar-besaran dalam awan.

“Jika anda memandu di jalan raya dan tidak dapat menyambung ke rangkaian, anda tidak mahu AI berhenti berfungsi. Malah, ketika itulah anda paling memerlukannya,” kata Varma.

Dengan pendekatan ini, kita boleh memahami tugas berasaskan sensor yang lebih mudah yang juga boleh dipelajari mengikut lokasi, niat, tindakan terkini atau data peranti. Dalam jangka masa terdekat, ia boleh menjadi penyelesaian untuk, katakan, terapi kanser (salah satu bidang minat Watson Al di IBM).

Untuk Microsoft, kejayaan Raspberry Pi ini hanyalah fasa satu dalam aliran kerja memampatkan rangkaian saraf supaya ia boleh dijalankan pada pengawal mikro hierarki. Untuk mencapai itu, menurut Microsoft, model Pembelajaran Mesin perlu 10,000 kali lebih kecil. Itu isu yang masih mereka usahakan.

Penyelidik Microsoft merancang untuk membawa AI ke Raspberry Pi

Pada masa yang sama, Microsoft turut mengeluarkan versi Pratonton algoritma Pembelajaran Mesin bersaiz untuk Raspberry Pi pada GitHub, di mana pembangun boleh mencubanya dan mengeksploitasinya pada Raspberry Pi 3 dan Raspberry Pi Zero.

Lagipun, ini adalah sebahagian daripada strategi Microsoft Intelligent Edge yang digariskan oleh CEO Satya Nadella pada awal tahun di persidangan Microsoft Build. Microsoft berharap untuk melihat pemproses kecil berkuasa AI tersebar dari pejabat ke pakaian yang kami pakai.

Bagi Varma, yang juga mengalami kehilangan penglihatan, penyelidikannya lebih bersifat peribadi. Pasukannya sedang membangunkan prototaip tongkat berjalan pintar untuk menggambarkan penyelidikannya.