あなたのスマートガジェットはよりスマートになる可能性があります
重要なポイント
- MITの科学者による新しい研究は、ニューラルネットワークを小さなデバイスに適合させる方法を示しています。
- MCUNetを使用すると、処理能力とメモリが限られているシステムでディープラーニングを実行できます。
- このイノベーションにより、よりスマートで機敏な医療機器も可能になります。
研究者によると、モノのインターネット（IoT）を構成するスマートスピーカーやその他のデバイスは、いつの日かニューラルネットワークの能力をより少ないコストでより多くのことができるようになる可能性があります。
MCUNetと呼ばれる新しいシステムにより、メモリと処理能力が限られている場合でも、IoTデバイス上に小さなニューラルネットワークを設計できます。 MITの科学者による論文によると プレプリントサーバーArxivで公開、このテクノロジーは、エネルギーを節約し、データのセキュリティを向上させながら、スマートデバイスに新しい機能をもたらす可能性があります。
ロボット工学会社のCTOに助言するジョン・スーツ氏は、この研究は「聞いてみると明らかな素晴らしいアイデアの1つです」と述べています。 KODA、電子メールのインタビューで言った。 「それは問題へのエレガントなアプローチです。 この研究は非常に重要です。なぜなら、最終的には、アルゴリズムがリソースを知ることができるあらゆるデバイスのニューラルネットワークをリアルタイムで最適化できるようになるからです。」
「これが実際に示しているのは、パワーをサイズに結び付ける必要がないということです。」
小さなデバイスでの大きな計算
IoTデバイスは通常、オペレーティングシステムのないコンピューターチップ上で実行されるため、ディープラーニングなどのパターン認識タスクを実行することは困難です。 より徹底的な分析のために、IoTで収集されたデータは、ハッキングに対して脆弱ですが、クラウドで処理されることがよくあります。
増え続けるIoTデバイスを強化するためにニューラルネットワークでできることはたくさんありますが、サイズが問題になっています。
「ネットワークをデバイス自体に移動することは困難であることが証明されていますが、 さまざまなマイクロコントローラーの検索スペースを最適化する方法を見つける必要があります」とSuit 説明した。 「IoTデバイスのリソースの許容範囲が原因で、標準または汎用システムは機能しません。 処理能力の観点から、非常に低電力、非常に小さなプロセッサを考えてください。」
そこでMITの研究者による研究が始まります。
「これらの小さなデバイスにニューラルネットを直接展開するにはどうすればよいですか？」 研究の筆頭著者であるJiLin、Ph。D。 MITの電気工学およびコンピュータサイエンス学部の学生、 ニュースリリースで言った. 「これは非常に熱くなっている新しい研究分野です。 グーグルやARMのような企業はすべてこの方向に取り組んでいます。」
TinyEngineから救助へ
MITグループは、マイクロコントローラーでのニューラルネットワークの操作に必要な2つのコンポーネントを設計しました。 1つはTinyEngineです。これはオペレーティングシステムに似ていますが、コードを本質的な部分まで取り除きます。 もう1つは、ニューラルアーキテクチャ検索アルゴリズムであるTinyNASです。
「さまざまな電力容量とさまざまなメモリサイズを備えたマイクロコントローラがたくさんあります」とLin氏は述べています。 「そこで、さまざまなマイクロコントローラーの検索スペースを最適化するアルゴリズム[TinyNAS]を開発しました。 TinyNASのカスタマイズされた性質は、不要なパラメーターなしで、特定のマイクロコントローラーに対して可能な限り最高のパフォーマンスでコンパクトなニューラルネットワークを生成できることを意味します。 次に、最終的な効率的なモデルをマイクロコントローラーに提供します。」
「それは問題へのエレガントなアプローチです。」
Linの仕事は、よりスマートで機敏な医療機器を作ることにつながる可能性があります。
「これが実際に示しているのは、電力をサイズに結び付ける必要がないこと、そして病院ではすべてが 狭いスペースでは素早く動きます。これは文字通り生と死の違いを意味します。」ケビン・グッドウィン、 のCEO AI支援医療機器を製造する会社EchoNous、電子メールのインタビューで言った。
グッドウィン氏によると、彼のチームは、心臓のマッピングに使用できるニューラルネットワークの構築とトレーニングに何年も費やしたという。 リアルタイム超音波スキャンの構造—すべて2ポンド未満の重さのKOSMOSと呼ばれるハンドヘルドデバイスにあります。
「今では、医師は部屋から部屋へと簡単に移動でき、AIガイダンスで診断品質のスキャンを取得できます」と彼は付け加えました。 「彼らはそれらのスキャンのために患者を他の場所に送る必要はなく、カートベースの機械を消毒するために重要な時間を失う必要もありません。」
MCUNetは、小さなガジェットがこれまで以上にスマートになる可能性のある世界をエキサイティングに見ています。 IoTデバイスの数が急速に増加するにつれて、スマートアプライアンスから医療機器まで、独自のニューラルネットワークを持つすべてのものを探しています。