Pagrindiniai pasiėmimai
- Naujas MIT mokslininkų tyrimas rodo būdą, kaip pritaikyti neuroninius tinklus į mažus įrenginius.
- MCUNet leidžia giliai mokytis sistemose su ribota apdorojimo galia ir atmintis.
- Dėl naujovių taip pat gali būti sukurti išmanesni, judresni medicinos prietaisai.
Išmanieji garsiakalbiai ir kiti įrenginiai, sudarantys daiktų internetą (IoT), vieną dieną galėtų gauti neuroninio tinklo galią, kad būtų galima padaryti daugiau su mažiau, teigia mokslininkai.
Nauja sistema, pavadinta MCUNet, leidžia kurti mažyčius neuroninius tinklus daiktų interneto įrenginiuose, net ir esant ribotai atmintis ir apdorojimo galia. Remiantis MIT mokslininkų darbu, paskelbtu išankstinio spausdinimo serveryje Arxiv, ši technologija gali suteikti naujų galimybių išmaniesiems įrenginiams, kartu taupant energiją ir pagerinant duomenų saugumą.
Tyrimas „yra viena iš tų puikių idėjų, kurios atrodo akivaizdžios, kai ją išgirstate“, – interviu el. paštu sakė Johnas Suitas, konsultuojantis robotikos įmonės KODA CTO. "Tai elegantiškas požiūris į problemą. Šis tyrimas toks svarbus, nes galiausiai jie leis realiuoju laiku optimizuoti neuroninius tinklus bet kokiam įrenginiui, kurio ištekliai gali būti žinomi pagal algoritmą."
Tai iš tikrųjų rodo, kad galia nebūtinai turi būti susieta su dydžiu..
Dideli skaičiavimai mažiems įrenginiams
IoT įrenginiai paprastai veikia su kompiuterių lustais be operacinės sistemos, todėl sunku vykdyti modelio atpažinimo užduotis, pvz., gilųjį mokymąsi. Norint atlikti intensyvesnę analizę, daiktų interneto surinkti duomenys dažnai apdorojami debesyje, nors jie gali būti pažeidžiami įsilaužimo.
Neuroniniai tinklai gali daug nuveikti, kad padidintų didėjantį daiktų interneto įrenginių skaičių, tačiau problema buvo problema.
„Norėdami perkelti tinklus į patį įrenginį, o tai pasirodė sudėtinga, jums reikės rasti būdą, kaip optimizuoti įvairių mikrovaldiklių paieškos erdvę“, – paaiškino Suitas. "Standartinė ar bendroji sistema neveiks dėl resursų tolerancijos daiktų interneto įrenginiuose. Pagalvokite apie labai mažą galią, labai mažus procesorius, kalbant apie apdorojimo galią."
Štai čia atsiranda MIT tyrėjų darbas.
"Kaip diegti neuroninius tinklus tiesiai šiuose mažuose įrenginiuose?" tyrimo pagrindinis autorius, mokslų daktaras Ji Lin. MIT Elektros inžinerijos ir informatikos katedros studentas, sakoma pranešime spaudai. „Tai nauja tyrimų sritis, kuri tampa labai karšta. Tokios įmonės kaip Google ir ARM dirba šia kryptimi."
TinyEngine į gelbėjimą
MIT grupė sukūrė du komponentus, reikalingus neuronų tinklų veikimui mikrovaldikliuose. Viena dalis yra „TinyEngine“, kuri yra panaši į operacinę sistemą, tačiau pašalina kodą iki esminių dalykų. Kitas yra TinyNAS, neuroninės architektūros paieškos algoritmas.
„Turime daug mikrovaldiklių, turinčių skirtingą galią ir skirtingą atminties dydį“, – sakė Linas. "Todėl sukūrėme algoritmą [TinyNAS], skirtą optimizuoti įvairių mikrovaldiklių paieškos erdvę. Pritaikytas TinyNAS pobūdis reiškia, kad jis gali generuoti kompaktiškus neuroninius tinklus, turinčius geriausią įmanomą tam tikro mikrovaldiklio našumą – be nereikalingų parametrų. Tada pateikiame galutinį rezultatą., efektyvus mikrovaldiklio modelis."
Tai elegantiškas požiūris į problemą.
Lino darbas galėtų tapti išmanesniais, judresniais medicinos prietaisais.
„Tai iš tikrųjų rodo, kad galia neturi būti susieta su dydžiu, o ligoninėse, kur viskas greitai juda ankštose erdvėse, tai gali tiesiogine prasme reikšti skirtumą tarp gyvybės ir mirties“, – sakė Kevinas Goodwinas, „EchoNous“, bendrovės, gaminančios medicinos prietaisus su dirbtiniu intelektu, generalinis direktorius sakė interviu el. paštu.
Goodwinas sakė, kad jo komanda ilgus metus praleido kurdama ir mokydama neuroninį tinklą, kuris vėliau galėtų būti panaudotas širdies struktūrų atvaizdavimui atliekant ultragarsinį nuskaitymą realiuoju laiku – visa tai rankiniame įrenginyje, vadinamame KOSMOS, kuris sveria mažiau nei du svarus.
„Dabar gydytojai gali lengvai pereiti iš vieno kambario į kitą ir gauti diagnostinės kokybės nuskaitymus vadovaudamiesi AI“, – pridūrė jis. "Jiems nereikia siųsti pacientų kitur atlikti tų nuskaitymų arba prarasti kritinį laiką, skirtą vežimėliams skirtų mašinų dezinfekcijai."
MCUNet yra jaudinantis žvilgsnis į pasaulį, kuriame mažos programėlės gali būti išmanesnės nei bet kada. Sparčiai augant daiktų interneto įrenginių skaičiui, ieškosime visko – nuo išmaniųjų prietaisų iki medicinos prietaisų, kad galėtume turėti savo neuroninius tinklus.
