В Нейроворкинге состоялась лекция "Нейросетевой процессор и AR-платформа для технологии контроля ручных операций"

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация




RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


В Нейроворкинге состоялась лекция "Нейросетевой процессор и AR-платформа для технологии контроля ручных операций"

Нейросетевой процессор:   Проект «Аппаратная реализация искусственных нейронных сетей» реализуется с 2016 года при поддержке Фонда персективных исследований

В рамках проекта разработана архитектура специализированного нейросетевого тензорного процессора для энергоэффективного выполнения алгоритмов машинного обучения, основанных на математическом аппарате свёрточных нейронных сетей, а также продемонстрирована его работа.

Кроме того, создан автоматический транслятор алгоритмов машинного обучения, созданных в пакетах TensorFlow, Caffe, Keras, во внутренние команды процессора.
Несмотря на то, что представленный демонстрационный образец процессора изготовлен по проектным нормам 65 нм, по достигнутому уровню энергоэффективности он превосходит графические ускорители, производимые по проектным нормам 28 нм и менее.

Данный продукт может найти применение в следующих областях:

  • Центры обработки данных,
  • Интеллектуальные системы для беспилотных аппаратов,

Средства распознавания и обработки фото-, видео-, аудио материалов.  

AR

Технологические процессы всё больше автоматизируются, ручной труд активно заменяется робототехническим оборудованием. При этом сборка, техническое обслуживание и ремонт техники выполняются человеком. Квалификация персонала и «человеческий фактор» оказывают существенное влияние на эффективность процессов сборки, ремонта и технического обслуживания сложных наукоемких изделий. Так доля отказов, приходящаяся на технический персонал в различных отраслях промышленности, сегодня составляет от 17% до 54%. Разрабатываемая технология позволит минимизировать число ошибок операторов сборочных производств и повысить эффективность технического обслуживания и ремонта техники. 

Этой осенью 2019 года будет запущен первый конкурс на лучшие инновационные научно - технические идеи и передовые конструкторские решения в области разработки прототипов перспективных программно- аппаратных комплексов виртуальной и дополненной реальности
 
Фонд перспективных исследований открыт для сотрудничества с сообществом "Нейронет"

Подробнее о лекции 


Источник: rusneuro.net

Комментарии: