Intel Çin Araştırma Enstitüsü'nün 20. yıl dönümü, bu eğlenceli demoları gördüm
12 Aralık, "Çift Onikinci" ve Intel Labs China'nın (ILC) yıllık medya açılış günüdür. Bu yıl özellikle ILC için özel, çünkü Çin'e girişlerinin 20. yıldönümü.
Geçtiğimiz 20 yılda Intel, sürekli olarak gelişiyor ve dönüşüyor, yavaş yavaş bir bilgisayar yongası merkezli şirketten veri merkezli bir şirkete dönüşüyor.
Açılış günü etkinliği başlar başlamaz Dean Song Jiqiang, ILC'nin kuruluşundan bu yana araştırma sonuçlarını paylaştı.
Özellikle son on yılda Intel, hayatlarımızı doğrudan etkileyen birçok tanıdık teknoloji icat etti. Kablosuz ekran teknolojisi WiDi gibi, yeni nesil yüksek hızlı veri aktarım arabirimi Thunderbolt vb.
2012 yılında China Mobile ile önerilen 4G bulut baz istasyonu CRAN gibi duyulmamış ancak sessizce hayatımıza entegre olan bazı temel teknolojiler de var.
Ayrıca Intel Çin Araştırma Enstitüsü tarafından yönetilen ve sonunda küreselleşen akıllı bir donanım geliştirme kartı olan Edison da var.
Etkinlik sitesinde Intel Çin Araştırma Enstitüsü, yapay zeka konusunda yenilikçi araştırma sonuçlarını gösterdi ve kübitler de bu en son teknolojilerin yerinde uygulanmasını tecrübe etti.
Akıllı sürüş
Intel, ister insan sürüşü ister otonom sürüş olsun, bunun bireysel zeka olduğuna ve gerçek grup zekasının araçlar arasındaki bilgi alışverişi olduğuna inanıyor. Bu nedenle Intel, teknolojisine akıllı sürüş demeyi tercih ediyor.
Intel ilk olarak akıllı trafik kavşak teknolojisini gösterdi.
Kavşaklardaki trafik izleme videosunu, tüm araçların ve yaya konumlarının gerçek zamanlı konumlarını ve hareket yörüngelerini analiz ederek ve kavşaktaki tüm araçlara dağıtılarak, her aracın kendi sensör kör alanı bilgisini alabilmesi, kavşaktan geçen araçların güvenliğini ve trafiğini artırması etkililik.
Ayrıca Intel, gerçek dünyadaki sürüş davranışını sanal bir platformda eğitim verilerine dönüştürerek, kavşak izleme kayıtlarından sahneleri de geri yükler.
Bu, otonom sürüşün veri seti problemini çözmek ve algoritmanın tekrar oluşmasını önlemek için sanal platformda kazayı analiz etmeyi öğrenmesine izin vermek içindir.
Intel, elde edeceği eğitim veri setinin diğer otonom sürüş şirketleri ve geliştiricilerin kullanması için tamamen açık ve ücretsiz olacağını vaat ediyor.
Servis robotu
Qubit, yerinde mikro-örnek tabanlı bir takviye öğrenme robotu deneyimledi ve yerinde nispeten basit bir görevi gösterdi: küçük bir topu yerde bir kaseye dökmek.
Olay yerindeki araştırmacılar qubit'e robotu mikro örneklere dayalı pekiştirmeli öğrenme eğitimi için eğittiklerini söylediler.
Sözde mikro örnek, robotun birkaç eğitimden sonra insanlar tarafından öğretilen eylemleri öğrenebilmesidir.Bu, özellikle yerli robotlar için önemlidir, çünkü yerli robotların doğası, eğitim için çok sayıda örnek kullanmasına izin vermez.
Takviye öğrenme ve taklit öğrenme tekniklerini uygulayan robotlar, tıpkı insanlar gibi fiziksel dünyadaki karmaşık görevleri öğrenebilir ve her bir görevi manuel olarak programlamaya veya denemeye gerek kalmadan öğrenmek için yalnızca birkaç ila düzinelerce girişime ihtiyaç duyar. Binlerce kez makineye zarar verir.
Intel aynı zamanda yerli robotların güç tüketimini de hesaba kattı.Robotun takviye öğrenme eğitim sürecinde, robotun görevi tamamlaması sağlanırken güç tüketimini en aza indirmek için enerji tüketimi için bir ödül mekanizması eklendi.
Başka bir odada Intel, bir şeyler bulmanıza yardımcı olan ve hafıza kaybı müjdesi olarak adlandırılabilecek bir robot gösterdi. Bu robot daire şeklinde dönerken odanın görüntüsünü tarar ve sonunda iki görüntü oluşturur.
Biri robotun odada hareket edebileceği aralıktır, yani hareket sınırı görüntülenir. Diğeri, odadaki çeşitli nesneler arasındaki ilişkiyi gösteren bir grafiktir.
Örneğin bir ilaç şişesi bulmak için robota sesli komut verdikten sonra ilişki grafiğine göre ilaç şişesinin kitap rafına en yakın olduğunu bulabilir, böylece ilaç şişesinin kitap rafında olabileceği sonucuna varabilir.
Şimdi bu teknolojileri incelemenin faydası nedir?
2030 yılına gelindiğinde Çin, en ciddi yaşlanma sorununun yaşandığı ülke olacak ve daha sonra ev hizmeti robotları için çok geniş bir pazar oluşacak. Intel, gelecekte robotların büyük sosyal önemi olan sıradan insan bakımı işinin yerini alabileceğini umuyor.
Yüz tanıma ve hareket tanıma
Donanıma ek olarak Intel, yazılım alanında kendi araştırma ve geliştirme sonuçlarını da gösterdi ve araştırmacılar bize yüz özelliği tanıma teknolojisini gösterdi.
Bu sistem CelebA veri setine göre eğitilmiştir ve Intel tarafından bağımsız olarak tasarlanan özlü ve verimli ağ HoloNet'e dayanmaktadır. Cinsiyet, yaş, duygu vb. Dahil olmak üzere yüzün çeşitli özelliklerini etkili bir şekilde tanımlayabilir.
Canlı demo bilgisayarında dakikada yaklaşık 30 yüz görüntüsünü işleyebilir.
Ağ, uluslararası üne sahip ifade tanıma yarışmasında Emotion Recognition in the Wild'da En İyi Hızlandırma ödülünü kazandı.
Kahraman Bilgi İşlem Geliştirme Platformu
HERO bilgi işlem platformu, akıllı cihaz araştırmaları için Intel Çin Araştırma Enstitüsü tarafından tasarlanan ve geliştirilen ölçeklenebilir, açık, heterojen bir bilgi işlem platformudur.
HERO platformunda Intel'in bilgisayar vizyonu çıkarımı ve ağ optimizasyonu geliştirme kiti OpenVINO'yu arayarak, kullanıcılar sistem performansını optimize etmek için farklı donanım hızlandırıcılarda hızlı ve verimli bir şekilde derin öğrenme ağları kurabilirler.
Yapay zekanın geleceği ve yetenek eğitimi hakkında
Medya Açık Gününün temalı salon oturumu gününde, Intel Çin Araştırma Enstitüsü Dekanı Song Jiqiang, Fudan Üniversitesi Bilgisayar Bilimi ve Teknolojisi Okulu Profesörü Jiang Yugang, Huituo Intelligent CEO'su, Veri Bilimi ve Bilgisayar Fakültesi Profesörü, Sun Yat-sen Üniversitesi, Chen Long, Beijing University of Post and Telecommunications Information and Communication Mühendislik Fakültesi'nden Profesör Zhang Lin ve diğer konuklar, kendi araştırma alanlarına göre yapay zeka çağında açık inovasyon ve çeşitlendirilmiş yetenek eğitimi hakkındaki düşüncelerini ve önerilerini paylaştılar.
Katılan akademisyenler, AI'nın gelecekteki gelişimi hakkında fikir alışverişinde bulundular.
Profesör Jiang Yugang, bu AI patlamasının yükselişinin derin öğrenmenin gelişmesinden kaynaklandığına inanıyor, ancak AI'nın gelişimi son iki yılda yavaşladı. AI sistemlerinin güvenliği, gelecekte sıcak bir nokta haline gelebilir.
Profesör Zhang Lin, yapay zekanın geliştirilmesinin darboğazlarla karşılaşacağına ve yapay zeka endüstrisinin model ayarlamanın temel işi haline gelebileceğine inanıyor.
Profesör Chen Long, sermayenin katılımı nedeniyle şirketin AI alanındaki araştırmalarının üniversitelerde öncülük ettiğini söyledi. Bu oyunun oynanmaya devam edebilmesi için AI teknolojisi uygulanmalı ve ticari değeri olmalıdır.
Şu anda Intel Çin Araştırma Enstitüsü'nün 60'tan fazla resmi araştırmacısı var ve% 70'den fazlası doktora ve doktora sonrası derecelere sahip. Enstitü, aynı zamanda, önemli yerli ve yabancı üniversitelerden yüksek lisans öğrencilerini bilimsel araştırma projelerine katılmak üzere stajyer olarak kabul eder ve yıl boyunca yerel önemli üniversitelerle doktora sonrası araştırmacıları ortaklaşa eğitmek için Ulusal Doktora Sonrası Yönetim Komitesi tarafından onaylanan bir doktora sonrası araştırma iş istasyonu kurmuştur.
