Microsoft планирует внедрить искусственный интеллект в Raspberry Pi

Вот почему системы искусственного интеллекта полагаются на локальные датчики для сбора входных данных, в то время как более мощное оборудование в облаке управляет тяжелой работой выходных данных. Так работают Siri и Amazon Alexa, так IBM Watson решает практически любую задачу. Тем не менее, это ограниченный подход, когда дело доходит до создания более интеллектуального Интернета вещей и применения интеллекта без подключения к Интернету.

«Основная парадигма заключается в том, что эти (датчики) бесполезны», — сказал старший научный сотрудник Microsoft Research India Манил Варма.

Теперь команда Вармы в Индии и исследователи Microsoft в Редмонде, штат Вашингтон (весь проект возглавляет исследователь Офер Декель) обнаружили, как сжимать нейронные сети, синапсы машины. их на Raspberry Pi за 10 долларов, компьютере размером с карточку, с низким энергоптреблением, множеством портов и без экрана. Это действительно материнская плата с открытым исходным кодом, которую можно майнить где угодно. Компания объявила об этом исследовании в своем блоге.

Исследователь Офер Декель с крошечным микропроцессором, который однажды сможет запускать алгоритмы машинного обучения

Работа Microsoft является частью более широкой тенденции, приближающей машинное обучение к устройствам и конечным пользователям.

Ранее в этом месяце на конференции WWDC Apple анонсировала новый API машинного обучения (зрение и естественный язык), который позволяет разработчикам добавлять в приложения интеллект на основе машинного обучения с помощью всего лишь нескольких строк кода. Они также представили Core ML для разработчиков с более глубокими знаниями в области искусственного интеллекта, чтобы они могли в полной мере воспользоваться его аппаратными возможностями. Модель Apple помогает разработчикам обучать алгоритмам машинного обучения с помощью библиотеки, которую предоставляет Apple. Затем эта система преобразует код для запуска ИИ на устройстве.

Очевидно, что в случае Apple аппаратное обеспечение находится в iPhone за 700 долларов, а процессор намного мощнее, чем все, что можно найти на Raspberry Pi. Но эта тенденция также очень очевидна. Эти компании приближают ИИ к устройствам пользователей, где он может меньше полагаться на доступ к огромным данным в облаке.

«Если вы едете по дороге и не можете подключиться к сети, вы не хотите, чтобы ИИ переставал работать. На самом деле, именно тогда это вам нужно больше всего», — сказал Варма.

Благодаря этому подходу мы можем понять более простые задачи, основанные на датчиках, которые также можно изучить по местоположению, намерению, недавним действиям или данным устройства. В ближайшем будущем это может стать решением, скажем, для лечения рака (одна из областей интересов Уотсона Эла в IBM).

Для Microsoft этот прорыв в Raspberry Pi — это просто первый этап рабочего процесса сжатия нейронных сетей, чтобы они могли работать на иерархических микроконтроллерах. Для этого, по мнению Microsoft, модель машинного обучения должна быть в 10 000 раз меньше. Это проблема, над которой они все еще работают.

Исследователи Microsoft планируют внедрить искусственный интеллект в Raspberry Pi

В то же время Microsoft также выпустила предварительную версию алгоритма машинного обучения, предназначенную для Raspberry Pi, на GitHub, где разработчики могут опробовать его и использовать на Raspberry Pi 3 и Raspberry Pi Zero.

В конце концов, это часть стратегии Microsoft Intelligent Edge, которую генеральный директор Сатья Наделла изложил в начале года на конференции Microsoft Build. Microsoft надеется, что крошечные процессоры на базе искусственного интеллекта распространятся из офисов на одежду, которую мы носим.

Для Вармы, у которой также есть потеря зрения, исследование носит более личный характер. Его команда разрабатывает прототип умной трости, чтобы проиллюстрировать свои исследования.