Ваши паметни уређаји могу постати паметнији

Паметни звучници и други уређаји који чине Интернет ствари (ИоТ) могли би једног дана добити моћ неуронске мреже да ради више са мање, кажу истраживачи.

Нови систем под називом МЦУНет омогућава дизајнирање сићушних неуронских мрежа на ИоТ уређајима, чак и са ограниченом меморијом и процесорском снагом. Према раду научника са МИТ-а објављено на серверу за препринт Аркив, технологија би могла да донесе нове могућности паметним уређајима уз уштеду енергије и побољшање безбедности података.

Истраживање је "једна од оних бриљантних идеја које изгледају очигледно када их чујете", Џон Суит, саветујући техничког директора компаније за роботику КОДА, рекао је у интервјуу мејлом. „То је елегантан приступ проблему. Ово истраживање је толико значајно јер ће на крају омогућити оптимизацију неуронских мрежа у реалном времену за било који уређај где ресурси могу бити познати алгоритму."

Велики прорачуни на малим уређајима

ИоТ уређаји обично раде на рачунарским чиповима без оперативног система, што отежава покретање задатака препознавања образаца као што је дубоко учење. За интензивнију анализу, ИоТ прикупљени подаци се често обрађују у облаку, иако су подложни хаковању.

Неуронске мреже могу много тога да ураде да побољшају све већи број ИоТ уређаја, али величина је била проблем.

„Да бисте преместили мреже у сам уређај, што се показало тешким, ви морао би да пронађе начин да оптимизује простор за претрагу за разне микроконтролере," Суит објаснио. „Стандардни или генерички систем не би функционисао због толеранције ресурса на ИоТ уређајима. Замислите веома малу снагу, веома мале процесоре у смислу процесорске снаге."

Ту долази до рада истраживача МИТ-а.

"Како да поставимо неуронске мреже директно на ове мале уређаје?" главни аутор студије, Ји Лин, др. студент на одсеку за електротехнику и рачунарство МИТ-а, речено је у саопштењу за јавност. „То је нова истраживачка област која постаје веома врућа. Компаније попут Гоогле-а и АРМ-а раде у овом правцу."

ТиниЕнгине у помоћ

Група МИТ је дизајнирала две компоненте неопходне за рад неуронских мрежа на микроконтролерима. Један део је ТиниЕнгине, који је сличан оперативном систему, али своди код на његове основне ствари. Други је ТиниНАС, алгоритам за претрагу неуронске архитектуре.

„Имамо пуно микроконтролера који долазе са различитим капацитетима снаге и различитим величинама меморије“, рекао је Лин. „Зато смо развили алгоритам [ТиниНАС] за оптимизацију простора за претрагу за различите микроконтролере. Прилагођена природа ТиниНАС-а значи да може да генерише компактне неуронске мреже са најбољим могућим перформансама за дати микроконтролер — без непотребних параметара. Затим испоручујемо коначни, ефикасан модел микроконтролеру."

Линов рад би могао да се претвори у прављење паметнијих, агилнијих медицинских уређаја.

„Ово заиста показује да снага не мора да буде везана за величину, иу болнице, где је све брзо се креће у уским просторима, што буквално може значити разлику између живота и смрти", Кевин Гудвин, ЦЕО оф ЕцхоНоус, компанија која производи медицинске уређаје уз помоћ вештачке интелигенције, рекао је у интервјуу мејлом.

Гудвин је рекао да је његов тим годинама градио и тренирао неуронску мрежу која би се потом могла користити за мапирање срца структуре у ултразвучном скенирању у реалном времену—све у ручном уређају званом КОСМОС који је тежак испод две фунте.

„Сада лекари могу лако да се крећу из собе у собу и добијају скенирање дијагностичког квалитета уз помоћ вештачке интелигенције“, додао је он. „Они не морају да шаљу пацијенте негде другде на та скенирања или губе критично време за дезинфекцију машина заснованих на колицима.

МЦУНет је узбудљив поглед на свет у којем мали уређаји могу бити паметнији него икад. Како број ИоТ уређаја брзо расте, тражићемо све од паметних уређаја до медицинских уређаја како бисмо имали сопствене неуронске мреже.