Теперь базовые возможности машинного обучения могут появиться на множестве различных сенсоров и датчиков. Такое решение будет полезно в тех случаях, когда подключение к сети отсутствует и обратиться к мощностям удаленных серверов невозможно, пишет Engadget.
В Microsoft говорят, что проект сделает множество офлайн девайсов и систем более умными. В качестве примера они называют системы полива, медицинские датчики, сенсоры, оценивающие качество земли. Такие устройства не подключены к интернету, но в компании читают, что с ИИ и плодами машинного обучения на борту они станут более эффективными. Raspberry Pi оказался достаточно мощным, чтобы потянуть алгоритмы, и подошел по размерам.
Первую версию системы создал Офер Декель. Он занимается ИИ-оптимизацией в лаборатории Microsoft. Его сад атаковали белки, ворующие корм из птичьих кормушек. Он решил избавиться от них с помощью технологий. Декель обучил алгоритм распознавать белок и загрузил его на Raspberry. Теперь, когда система видит белку, она включает автополив, и белки убегают. Он объясняет, что глупо и непрактично оснащать такие системы доступом к интернету или мощными процессорами, но можно купить несколько дополнительных девайсов для Raspberry и заставить систему работать.
За 10 лет Китай построит ветряные турбины общей мощностью 403 ГВт
Технологии
Для того, чтобы поместить алгоритм на микрокомпьютере с небольшим количеством памяти, пришлось сжимать параметры нейронной сети до нескольких бит. При этом алгоритм избавлялся от избыточности, объясняет Декель. В результате система распознает изображения без потери в точности. Но следующий шаг почти невозможен. На такое устройство нельзя загрузить глубокую нейронную сеть и заставить потреблять ее в 10,000 раз меньше ресурсов. Для этого придется разрабатывать специальные ИИ-технологии, которые могут работать с устройствами низкой мощности. Это сложно, так как ученые еще не до конца понимают, как работает глубокое обучение.
До этого Google пообещала ИИ для Rasberry. Компания разрабатывает набор инструментов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. На одноплатных компьютерах могут появиться системы распознавания лиц и речи. Новые ИИ-инструменты от Google должны быть доступны до конца года.
Ученые обнаружили, что вода имеет два жидких состояния
Технологии
Raspberry Pi создавался как дешевый микрокомпьютер для обучения программированию, но стал гораздо более значимым устройством. На его основе сегодня разрабатываются и программируются самые разные системы и устройства: от детекторов землетрясений до систем, позволяющих смотреть сквозь стены. Вокруг компьютера собрано огромное активное сообщество, в котором каждый день появляются новые идеи и способы его применения.