"Красный глаз" превратит смартфон во всё запоминающего помощника

Сири и Кортана - знаменитые голосовые помощники - довольны полезны в поисках ответов на многие интересующие вопросы. И всё бы ничего, но только справляться с распознаванием и предвосхищением человеческих потребностей они не могут.

Возможно, скоро их заменит новое приложение для носимых устройств, которое подобно персональному ассистенту запоминает, что видел и слышал пользователь. При этом оно сможет "видеть" всё, а запоминать только то, что нужно.

Новая система называется RedEye ("Красный глаз"). Технология использует машинное обучение, чтобы видеть и слышать всё, с чем сталкивается человек. Такие навыки помогут предоставить человеку конкретную информацию о том, что человек видел или рассказать о местах, которые он посетил.

Но есть две трудности в создании такой системы. Во-первых, устройство должно иметь такую батарею, которая позволит постоянно прослушивать или записывать жизнь человека. Во-вторых, гаджет должен знать, что важно запомнить, а чем можно и пренебречь. Но исследователи считают, что они создали систему "два в одном".

"Идея состоит в том, что она позволяет нашим компьютерам быть маленькими ассистентами, показывая, что мы видим на протяжении дня", - говорит Линь Чжун (Lin Zhong), ведущий автор исследования, профессор компьютерной инженерии в Университете Райса.

По его словам, это всё равно, что иметь персонального помощника, который запоминает, с кем вы встретились, где и что вам при встрече сказали, а также другую важную информацию касательно, скажем, цен, даты или времени.

Первый шаг работы включал в себя создание эффективных процессов для непрерывной работы, поскольку на сегодняшний день даже лучшая техника быстро разряжается особенно при обработке видео в режиме реального времени.

Исследователи выяснили, что у существующих технологий эффективность потребления энергии необходимо увеличить примерно в 100 раз для функции непрерывного наблюдения. Только такой результат может быть коммерчески оправдан.

Как установили учёные, на данный момент они могут в десятки раз улучшить энергопотребление стандартных датчиков изображения за счёт оптимизации программного обеспечения.

"Реальные сигналы являются аналоговыми, и преобразование их в цифровые являются затратным в энергетическом плане, - говорит другой автор исследования Роберт Ликамуа (Robert LikamWa). - Существует физическое ограничение на то, сколько энергии можно сэкономить за преобразование. Мы решили, что лучшим вариантом будет анализ сигналов, пока они ещё являются аналоговыми".

Но основной недостаток обработки аналоговых сигналов заключается в том, что они по своей природе являются "шумными", объясняет Ликамуа. И чтобы сделать технологию RedEye привлекательной для своих будущих пользователей команда учёных должна была продемонстрировать, что она может безошибочно интерпретировать аналоговые сигналы.

Решить этот вопрос помогло использование сочетания новейших технологий машинного обучения, архитектуры и схемотехники. В случае машинного обучения RedEye использует технологию, которая называется "свёрточная нейронная сеть".

"Обычные системы пропускают все изображения через аналогово-цифровой преобразователь и переводят получаемую картинку в цифровой формат. Если эту обработку переместить в аналоговую область, вы получите значительное уменьшение потока данных через "бутылочное горлышко" АЦП", - говорит Чжун.

По словам Ликамуа, сверточная нейронная сеть является современным способом распознавания объектов, а сочетание этих методов с "аналоговой" обработкой предоставляет уникальные преимущества в вопросах конфиденциальности.

"Получается, что мы можем распознавать объекты - кошку, собаку, ключи, телефон, лица, не глядя на само изображение. Мы просто смотрим на аналоговый сигнал, полученный с визуального датчика, и понимаем, что это такое, не имея при этом реального изображения", - поясняет Ликамуа.

По его словам, это увеличивает эффективность, поскольку оцифровываются только те изображения, на которые стоит тратить энергию. "Это также может помочь в защите приватности, потому что мы можем определить набор правил, согласно которым система будет автоматически удалять исходные изображения после обработки. Этот образ никогда не будет восстановлен", - заключает учёный.

Разработчики системы представили 20 июня свою работу на Международном симпозиуме по построению вычислительных систем (International Symposium on Computer Architecture), который пройдёт в Сеуле (Южная Корея).

Учёные отмечают, что их приложение будет использоваться в носимых устройствах, которыми люди пользуются постоянно, например, в смартфонах.

Сейчас исследователи совершенствуют своё приложение, улучшая эффективность функционирования системы в условиях плохого освещения.

Источник: www.vesti.ru

Комментарии: