Yapay zekayı halka sunun, Qualcomm'un yapay zeka vizyonunun derinlemesine yorumlanması
Qualcomm'un makine öğrenimi alanındaki keşfi 2007 yılına kadar izlenebilir. O zamandan beri Qualcomm, bilgisayarla görme ve hareket kontrol uygulamaları için makine öğrenimini artıran sinir yöntemlerini araştırmaya başladı.Sonra, araştırma kapsamı biyonik yöntemlerden yapay sinir ağlarına kadar genişledi. , Derin öğrenme alanı olan. Qualcomm, geçtiğimiz ay ABD'de yapay zeka şirketi Brain Corp'a yapılan yatırıma da katıldı.
Yapay zeka terminale taşınıyor
Terminal tarafı yapay zeka, Qualcomm'un son zamanlarda birçok kez defalarca bahsettiği bir kelime dağarcığıdır. Jeff Gehlhaar'a göre mobil terminaller dünyadaki en yaygın yapay zeka platformu haline geliyor. Veriler, önümüzdeki beş yıl içinde küresel akıllı telefonların kümülatif sevkiyatlarının 8,5 milyarı aşacağını gösteriyor, bu nedenle mobil terminaller dünyadaki en yaygın yapay zeka platformu haline gelecek. Qualcomm, mobil alanda her zaman lider bir konuma sahip olmuştur, bu da onlara mevcut ölçeklerini kullanma fırsatı ve cep telefonlarının ve bitişik alanların gelişimini teşvik etme fırsatlarını sağlar.
Mobil alanın ölçeği, Qualcomm'un halka yapay zeka getirmesi için mihenk taşı haline geldi. Nesnelerin İnterneti'nin durdurulamaz trendi ve yaklaşan 5G çağı ile birleştiğinde Qualcomm, akıllı ara bağlantı için gereken bilgi işlem gücünün bulut aracılığıyla cihaz tarafına dağıtıldığına inanıyor. Bu nedenle, Qualcomm tarafından önerilen AI vizyonu, işlemenin bir ağ veya Wi-Fi bağlantısı ile veya bu bağlantı olmadan tamamlanabilmesini sağlamak için akıllı telefonlar, arabalar ve robotlar gibi çok çeşitli ve popüler terminal kitlesinin yapay zekayı gerçekleştirmesine yardımcı olmaya daha fazla odaklanacak. Avantajları arasında anında yanıt, gelişmiş güvenilirlik, gelişmiş gizlilik koruması ve ağ bant genişliğinin verimli kullanımı bulunur.
"On yıl önce temel araştırmalara başladık ve mevcut ürünlerimiz birçok yapay zeka kullanım senaryosunu destekliyor: bilgisayar görüşü ve doğal dil işlemeden akıllı telefonlarda ve arabalarda kötü amaçlı yazılım algılama gibi çeşitli terminallere kadar. Aynı zamanda, kablosuz bağlantı, güç yönetimi ve fotoğrafçılık için yapay zeka gibi daha geniş bir konu yelpazesi üzerinde çalışıyoruz. "Jeff Gehlhaar, Qualcomm'un gelecekte yapay zeka araştırmalarını teşvik etmeye ve gelişmiş makine öğrenimi teknolojisini sektörün ön saflarına getirmeye devam edeceğini söyledi. Özel çalışma Şunları içerecektir: Üretken yüzleşme ağları (GAN'lar), dağıtılmış öğrenme ve gizlilik koruması gibi yarı denetimli ve denetimsiz eğitim için, sinir ağı teknolojisini iyileştirir; Sıkıştırma, katmanlar arası optimizasyon ve seyrek dahil olmak üzere terminal tarafı uygulamalar için ağ optimizasyonu Optimizasyon ve bellek ve alan / zaman karmaşıklığını daha iyi kullanan diğer teknolojiler; ve makine öğrenimi işlemlerini hızlandırmak için tasarlanmış özel donanım mimarisi, böylece gömülü terminallerde daha iyi performans ve daha düşük güç tüketimi sağlar.
Ancak, terminal tarafı yapay zeka için, yapay zekanın gerektirdiği büyük miktarda yoğun bilgi işlem ve terminalin dayanabileceği güç tüketimi ve termal verimliliğin endüstrinin önleyemeyeceği büyük zorluklar olduğuna da dikkat çekti. Ve verimli donanım, algoritma iyileştirmeleri ve yazılım araçları, Qualcomm'un zorlukların üstesinden gelmek için üç keskin silahı olacak. "Qualcomm için, algoritma optimizasyonumuz ve iyileştirmemiz temel olarak sıkıştırma, katmanlar arası optimizasyon ve seyrek optimizasyonu içerir. Yazılım açısından Qualcomm, terminal tarafında yapay zekayı desteklemek için kendi yazılım araçlarını sağlar ve ayrıca ekosistemle etkileşime girer. Buradaki ortaklar, TensorFlow, Caffe, Caffe2 ve gelecekte piyasaya sürülecek bazı çerçeveleri desteklemek için işbirliği yapıyor. "
Yapay zeka donanımının geleceği nedir?
Qualcomm, 2016 yılında, daha fazla sektördeki (mobil, otomotiv, tıp ve sağlık, güvenlik ve görüntüleme dahil) geliştiricilere, sinir ağları tarafından yönlendirilen terminal tarafı kullanıcı deneyimi elde etmek için ihtiyaç duydukları araçları sağlamak amacıyla Qualcomm'u resmi olarak piyasaya sürdü. Snapdragon Neural Processing Engine (NPE) SDK, geliştiriciler sahne algılama, yüz tanıma, doğal dil anlama, nesne izleme ve kaçınma, hareket ve metin tanıma gibi derin öğrenme kullanıcı deneyimleri elde etmek için SDK'yı tam olarak kullanabilirler.
SDK, dağıtılmış bir mimariye dayalıdır ve şu anda Snapdragon 600 ve 800 serisi platformların yanı sıra TensorFlow, Caffe, Caffe2 ve bazı yaklaşan çerçeveleri destekleyerek derin sinir ağı motorunun Snapdragon heterojen platformunun CPU, GPU, DSP'sinde çalışmasına izin verir. Her birimi bekleyin. Gelecekte 5G kablosuz iletişim teknolojisi kullanılarak, yapay zeka işbirliği ve terminal tarafı ile bulut arasında bağlantı gerçekleştirilebilir.
Snapdragon Neural Processing Engine SDK'yı entegre eden ilk şirketlerden biri, şu anda mobil uygulamalarında artırılmış gerçeklik filtrelerini hızlandırmak için kullanılan Facebook'tur. Veriler, sinirsel işleme motorunu kullanarak, Facebook'un filtre hızının genel amaçlı CPU uygulamasından 5 kat daha hızlı olduğunu gösteriyor.Fotoğraf ve canlı video çekerken daha akıcı, sorunsuz ve gerçekçi AR özellikleri elde edebiliyor.
Akıllı sürüş, Jeff Gehlhaar tarafından alıntılanan bir başka tipik terminal tarafı AI uygulama senaryosudur. Qualcomm, CES 2017'de Snapdragon 820Am işlemciyi kullanarak Qualcomm Drive Data platformunu tanıttı. Bu, araç yönetimi ve harita oluşturma gibi işlevleri gerçekleştirmek için arabadaki sensörler (ön kamera, arka görüş kamerası, radar vb.) Aracılığıyla büyük miktarda araç bilgisi toplayabilen bir veri toplama ve analiz platformudur.
Otomotiv teknolojisi platformunun önemli bir parçası, terminal tabanlı makine öğrenimidir (cihazda makine öğrenimi). Qualcomm Drive Data platformu, hassas konumlandırma elde etmek için otomobillerin her zaman ve her yerde şehir sokaklarının şerit düzeyi doğruluğunu doğru bir şekilde belirlemesine olanak tanıyan Snapdragon 820Am otomotiv işlemcisini kullanır. İkinci olarak, X12 LTE modemi entegre ederek buluta da bağlanabilir. Ek olarak, bulut işlemeye dayalı harita ve veri uygulamalarını da destekler. Bunların tümü Qualcomm tarafından Qualcomm Drive Data platformu aracılığıyla gösterilen teknolojilerdir.
Genel olarak konuşursak, otomobillerdeki birçok uygulama büyük miktarda veri toplar ve ardından trafik koşullarını, trafik ışıklarını, şerit tespiti vb. Gibi bulutta makine öğrenimi işlemlerini gerçekleştirir. Aslında, bazı alakasız verileri filtreleyebilir ve yalnızca trafik koşulları ve çevresel videolar gibi gerekli verileri buluta yükleyebiliriz. Snapdragon 820Am işlemcinin performansı çok güçlü olduğu için, konumlandırma, makine öğrenimi ve bağlanabilirlik gibi birçok mükemmel özelliği entegre eder.Terminalde birçok veri işlenebilir.
Ek olarak, kullanıcıların önemsediği "güvenlik ve kullanıcı gizliliği koruması" için Jeff Gehlhaar, "Qualcomm ve Google çeşitli teknolojileri araştırdı. Bu teknolojilerin geliştirme yönüne öncülük edeceğine inanıyoruz ve bu fikirlerin de birbiriyle ilişkili olduğuna inanıyoruz. Fikirlerden biri, birden fazla terminalin bir bütün olarak birlikte öğrenmesine izin vermektir, böylece hiç kimse tüm verileri alamaz.İkinci fikir ise, verilerin yalnızca kendilerine sağlanmasını sağlayan derin öğrenmeyi koruyan gizliliktir. Modeli, veri gizliliğini korumak ve aynı zamanda veri sahibinin kişisel bilgilerini korumak için eğitin. Kullanıcılar, kişisel bilgiler sızdırılmadan verileri güvenle paylaşabilirler. "
Orijinal, telif hakkı desteği
