Microsoft рассчитывает перенести технологии искусственного интеллекта на Raspberry Pi и другие микросистемы |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-07-02 16:17 Группа разработчиков в Microsoft воплощает в жизнь представления о смене парадигмы искусственного интеллекта, высказанные руководителем компании на недавней конференции Build 2017.
Суть изменений заключается в переходе от облакоцентрической концепции к сочетанию облака и умного «переднего края». Наделив устройства, образующие границу электронного мира, искусственным интеллектом, можно устранить их зависимость от наличия сетевого подключения, уменьшить трафик, снизить энергопотребление. В качестве примера источник приводит решение на базе Raspberry Pi 3, обученное распознавать белок и отпугивать их от бутонов цветов и кормушек для птиц. Сфера применения микросистем с искусственным интеллектом очень широка — от датчиков интернета вещей и носимой электроники до медицинских приборов.
Особенностью этих устройств является наличие весьма скромных вычислительных ресурсов и небольшого объема памяти. Чтобы адаптировать алгоритмы искусственного интеллекта к указанным аппаратным возможностям, исследователи применяют два подхода: разрабатывают алгоритмы сжатия моделей машинного обучения, позволяющие перенести их на микросистемы, и создают наборы узкоспециализированных алгоритмов, оптимальных только для конкретной задачи. Как утверждается, это позволяет уменьшить требования в сотни и тысячи раз. Основная сложность при этом — сохранить точность работы алгоритмов на уровне, достаточном для практического применения.
Промежуточные результаты работы команды специалистов Microsoft доступны на сайте GitHub. Разработчики надеются, что в перспективе средства искусственного интеллекта будут широкодоступны всем энтузиастам, использующим в своих проектах Raspberry Pi и другие подобные системы.
Телеграм: t.me/ainewsline Источник: it-news.club Комментарии: |
|