03.07.2017 Новости, Интернет, Искусственный интеллект, Мобильные и беспроводные решенияУже не вызывает сомнений, что искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение прочно прописались в современном мире ИТ, но при всех достоинствах у них имеются и недостатки — эти технологии очень требовательны к вычислительным ресурсам и для работы на мобильных устройствах им требуется подключение к облачным службам. И даже несмотря на то, что большую часть обрабатываемых запросов выполняется в облаке, процессоры смартфонов всё равно должны быть достаточно производительными, чтобы обрабатывать потоки возвращаемой облаком информации. Учитывая, что мобильные чипы не предназначены для таких ресурсоёмких задач, Microsoft Research опубликовала на сайте GitHub библиотеку Embedded Learning Library (ELL), предложив разработчикам предварительно подготовленную модель распознавания образов для Raspberry Pi и других плат для разработчиков. Как поясняет компания, эта библиотека позволит разработчикам адаптировать свой софт для работы с ИИ не только на обычных чипах для смартфонов, но и на ARM-процессорах Cortex-M0, размер которых не превышает хлебной крошки. Расчёт Microsoft строится на том, что ELL позволит запускать ИИ-приложения на имплантируемых устройствах, датчиках и других миниатюрных устройствах, у которых отсутствует подключение к Интернету. Чтобы адаптировать алгоритмы ИИ к указанным аппаратным возможностям, исследователи применяют два подхода: разрабатывают алгоритмы сжатия моделей машинного обучения, позволяющие перенести их на микросистемы, и создают наборы ...
читать далее.
