Microsoft intenționează să aducă AI la Raspberry Pi

Acesta este motivul pentru care sistemele AI se bazează pe senzori locali pentru a colecta date de intrare, în timp ce hardware-ul mai puternic din cloud gestionează volumul greu de date de ieșire. Așa funcționează Siri și Amazon Alexa, cum IBM Watson rezolvă aproape orice sarcină. Totuși, este o abordare limitată atunci când vine vorba de crearea unui IoT mai inteligent și de aplicarea inteligenței fără o conexiune la internet.

„Principala paradigmă este că acești (senzori) sunt inutili”, a spus cercetătorul senior la Microsoft Research India, Manil Varma.

Acum, echipa lui Varma din India și cercetătorii Microsoft din Redmond, Washington (întregul proiect este condus de cercetătorul Ofer Dekel) au descoperit cum să comprimați rețelele neuronale, sinapsele Machine. Învățați de la 32 de biți până la, uneori, doar un bit și rulați pe un Raspberry Pi de 10 USD, un computer de dimensiunea unui card, cu putere redusă, cu multe porturi și fără ecran. Este cu adevărat o placă de bază open source care poate fi extrasă oriunde. Compania a anunțat această cercetare într-o postare pe blog.

Cercetătorul Ofer Dekel cu un microprocesor mic care ar putea rula într-o zi algoritmi de învățare automată

Munca Microsoft face parte dintr-o tendință mai largă, care apropie Machine Learning de dispozitive și utilizatori finali.

La începutul acestei luni, la conferința WWDC, Apple a anunțat un nou Machine Learning API (Vision & Natural Language) care permite dezvoltatorilor să adauge inteligență bazată pe Machine Learning la aplicații cu doar câteva linii de cod. De asemenea, au dezvăluit Core ML pentru dezvoltatorii cu cunoștințe mai aprofundate despre AI, pentru a profita din plin de capacitățile sale hardware. Modelul Apple îi ajută pe dezvoltatori să predea algoritmi de învățare automată în biblioteca oferită de Apple. Acest sistem va converti apoi codul pentru a rula AI pe dispozitiv.

Evident, în cazul Apple, hardware-ul este într-un iPhone de 700 de dolari, iar procesorul este mult mai puternic decât orice poate fi găsit pe un Raspberry Pi. Dar și această tendință este foarte clară. Aceste companii aduc AI mai aproape de dispozitivele utilizatorilor, unde se poate baza mai puțin pe accesarea datelor masive în cloud.

„Dacă conduceți pe drum și nu vă puteți conecta la rețea, nu doriți ca AI să nu mai funcționeze. De fapt, atunci ai cea mai mare nevoie”, a spus Varma.

Cu această abordare, putem înțelege sarcini mai simple, bazate pe senzori, care pot fi învățate și prin locație, intenție, acțiuni recente sau date despre dispozitiv. Pe termen scurt, ar putea fi soluția pentru, să zicem, o terapie pentru cancer (una dintre domeniile de interes ale lui Watson Al la IBM).

Pentru Microsoft, această descoperire Raspberry Pi este pur și simplu prima etapă a fluxului de lucru de comprimare a rețelelor neuronale, astfel încât acestea să poată rula pe microcontrolere ierarhice. Pentru a realiza acest lucru, conform Microsoft, modelul Machine Learning trebuie să fie de 10.000 de ori mai mic. Aceasta este o problemă la care încă lucrează.

Cercetătorii Microsoft plănuiesc să aducă AI la Raspberry Pi

În același timp, Microsoft a lansat și o versiune Preview a algoritmului de învățare automată dimensionată pentru Raspberry Pi pe GitHub, unde dezvoltatorii îl pot încerca și exploata pe Raspberry Pi 3 și Raspberry Pi Zero.

La urma urmei, aceasta face parte din strategia Microsoft Intelligent Edge pe care CEO-ul Satya Nadella a subliniat-o la începutul anului la conferința Microsoft Build. Microsoft speră să vadă procesoare minuscule alimentate cu inteligență artificială răspândite de la birouri la hainele pe care le purtăm.

Pentru Varma, care are și pierderea vederii, cercetarea este ceva mai personală. Echipa sa dezvoltă un prototip al unui baston inteligent pentru a ilustra cercetările sale.