Microsoft planeja trazer IA para Raspberry Pi

É por isso que os sistemas de IA dependem de sensores locais para coletar dados de entrada, enquanto hardware mais poderoso na nuvem gerencia o trabalho pesado dos dados de saída. É assim que a Siri e a Amazon Alexa funcionam, como o IBM Watson resolve quase todas as tarefas. Ainda assim, é uma abordagem limitada quando se trata de criar IoT mais inteligente e aplicar inteligência sem ligação à Internet.

“O principal paradigma é que estes (sensores) são inúteis”, disse o pesquisador sênior da Microsoft Research India, Manil Varma.

Agora, a equipe de Varma na Índia e pesquisadores da Microsoft em Redmond, Washington (todo o projeto é liderado pelo pesquisador Ofer Dekel) descobriram como comprimir redes neurais, sinapses de máquinas. Aprenda de 32 bits até, às vezes, apenas um bit e execute em um Raspberry Pi de US$ 10, um computador do tamanho de uma placa e de baixo consumo de energia, com muitas portas e sem tela. É realmente uma placa-mãe de código aberto que pode ser explorada em qualquer lugar. A empresa anunciou esta pesquisa em uma postagem no blog.

O pesquisador Ofer Dekel com um minúsculo microprocessador que um dia poderá executar algoritmos de aprendizado de máquina

O trabalho da Microsoft faz parte de uma tendência maior, aproximando o Machine Learning dos dispositivos e dos usuários finais.

No início deste mês, na conferência WWDC, a Apple anunciou uma nova API de Machine Learning (Vision & Natural Language) que permite aos desenvolvedores adicionar inteligência baseada em Machine Learning a aplicativos com apenas algumas linhas de código. Eles também revelaram o Core ML para desenvolvedores com conhecimento mais profundo de IA para aproveitar ao máximo seus recursos de hardware. O modelo da Apple ajuda os desenvolvedores a ensinar algoritmos de aprendizado de máquina na biblioteca fornecida pela Apple. Este sistema irá então converter o código para executar IA no dispositivo.

Obviamente, no caso da Apple, o hardware está em um iPhone de US$ 700 e a CPU é muito mais poderosa do que qualquer coisa encontrada em um Raspberry Pi. Mas esta tendência também é muito clara. Estas empresas estão a aproximar a IA dos dispositivos dos utilizadores, onde podem depender menos do acesso a dados massivos na nuvem.

“Se você está dirigindo na estrada e não consegue se conectar à rede, não quer que a IA pare de funcionar. Na verdade, é nesse momento que você mais precisa”, disse Varma.

Com esta abordagem, podemos compreender tarefas mais simples baseadas em sensores que também podem ser aprendidas por localização, intenção, ações recentes ou dados do dispositivo. No curto prazo, poderia ser a solução, por exemplo, para uma terapia contra o câncer (uma das áreas de interesse de Watson Al na IBM).

Para a Microsoft, essa inovação do Raspberry Pi é simplesmente a primeira fase do fluxo de trabalho de compactação de redes neurais para que possam ser executadas em microcontroladores hierárquicos. Para conseguir isso, segundo a Microsoft, o modelo de Machine Learning precisa ser 10.000 vezes menor. Esse é um problema no qual eles ainda estão trabalhando.

Pesquisadores da Microsoft estão planejando trazer IA para Raspberry Pi

Ao mesmo tempo, a Microsoft também lançou uma versão prévia do algoritmo de aprendizado de máquina dimensionado para Raspberry Pi no GitHub, onde os desenvolvedores podem testá-lo e explorá-lo no Raspberry Pi 3 e no Raspberry Pi Zero.

Afinal, isso faz parte da estratégia Intelligent Edge da Microsoft que o CEO Satya Nadella descreveu no início do ano na conferência Microsoft Build. A Microsoft espera ver pequenos processadores alimentados por IA espalhando-se dos escritórios para as roupas que vestimos.

Para Varma, que também sofre de perda de visão, a pesquisa é um pouco mais pessoal. Sua equipe está desenvolvendo um protótipo de bengala inteligente para ilustrar sua pesquisa.