Новое глубоко учащееся программное обеспечение AI, созданное с той технологией, достаточно компактно, чтобы соответствовать на мобильных компьютерных микросхемах для использования во всем со смартфонов на промышленные роботы.Это позволило бы устройствам работать независимый от Интернета, используя AI, который выступает почти, а также ограниченные нейронные сети.«Мы чувствуем, что у этого есть огромный потенциал», сказали Александр Вонг, преподаватель разработки проектирования систем и Ватерлоо и co-создатель технологии. «Это могло быть инструментом реализации во многих областях, где люди изо всех сил пытаются получить глубоко учащийся AI в эксплуатационной форме».
Использование автономного глубоко учащегося AI могло привести к намного более низкой обработке данных и затратам передачи, большей частной жизни и использованию в областях, где существующая технология непрактична из-за расхода или других факторов.Глубоко учащийся AI, который подражает человеческому мозгу, обрабатывая данные через слои и слои искусственных нейронов, как правило требует значительной вычислительной мощности, памяти и энергии функционировать.Исследователи взяли страницу от эволюционных сил по своей природе, чтобы сделать тот AI намного более эффективным, поместив его в виртуальную среду, тогда прогрессивно и неоднократно лишая его ресурсов.
Глубоко учащийся AI отвечает, приспосабливаясь и изменяя себя, чтобы продолжать функционировать каждый раз, когда вычислительная мощность и память устранены.«Эти сети развивают себя через поколения и делают себя меньшими, чтобы быть в состоянии выжить в этой окружающей среде», сказал Мохаммад Джавад Шэфи, преподаватель исследования разработки проектирования систем в Ватерлоо и co-создатель технологии.В работе, недавно представленной во время Международной конференции по вопросам Computer Vision в Венеции, Италия, исследователи достигли 200-кратного сокращения размера глубоко учащегося программного обеспечения AI, используемого для конкретной задачи распознавания объектов.
Когда поставили чип и включенный в смартфон, такой компактный AI мог управлять своим активированным речью виртуальным ассистентом и другими интеллектуальными особенностями, значительно уменьшая использование данных и работая без интернет-сервиса.Другое возможное применение колеблется от использования в недорогих беспилотниках и интеллектуальных сетях к камерам наблюдения и заводам-изготовителям, где есть значительные проблемы вокруг текущих чувствительных или собственных данных к облаку.
Вонг и Шэфи, которые соучредили компанию под названием DarwinAI, чтобы коммерциализировать их эффективное программное обеспечение AI, были «поражены» результатами, когда они сначала делали попытку своего подхода к развитию глубоко учащегося AI приблизительно три года назад.«Мы – исследователи, таким образом, мы исследуем много разных вещей», сказал Шэфи. «И если это работает, мы продолжаем идти и продвигаемся тяжелее».