HERO platformu, 5G + VR, yüz ve duygu tanıma, nöromorfik çip, Intelin en ileri teknolojisi burada
Intel önümüzdeki yıl 50 yaşında olacak.
Çoğu insanın bu teknoloji devini anlaması muhtemelen hala dizüstü bilgisayar reklamının sonundadır, "ışık, ışığı bekle, ışığı bekle". Gerçekten de, doğrudan tüketiciye hizmet veren teknoloji şirketleriyle karşılaştırıldığında Intel'in varlığı biraz daha zayıf. Ancak bu şirketi atlamak istiyorsanız, korkarım tüm teknoloji tarihi ikiye bölünecek. Yapay zeka coşkusu altında artık kimsenin dizüstü bilgisayarları siyah teknoloji olarak görmediğine ve kaderine ulaşan Intel'in aktif olarak kendi geleceğini planladığına inanıyorum.
Son zamanlarda Intel Çin Araştırma Enstitüsü bir kez daha dış dünyaya açıldı ve Leifeng.com gibi medyadan ziyaretler aldı. Intel Çin Araştırma Enstitüsü Dekanı Song Jiqiang, yalnızca Intel Araştırma Enstitüsü'nün ana sorumluluklarını değil, aynı zamanda HERO robot platformu, 5G + VR ve yüzünü de gösteren, belki de tarihteki en ayrıntılı sunum olan çeşitli alanlardaki araştırmacıları bir sunum yapmaya yönlendirdi. Analiz ve duygu tanıma teknolojisi ve nöromorfik çipler gibi Intelin en ileri araştırma sonuçları.
Intel Araştırmasının hedefleri
Araştırma açısından, ürün departmanının Ar-Ge ekibine ek olarak Intel'in iki ana bileşeni vardır: Biri Bileşen Araştırma departmanı Ana görev, Moore Yasasına uygun olarak transistörlerin yoğunluğunu artırmak ve entegre teknolojiler geliştirmek; İkincisi, önümüzdeki üç ila beş yıl içindeki büyük teknolojik değişikliklere odaklanan Intel Araştırma Enstitüsü.
Song Jiqiang, sözde üç ila beş yıllık büyük değişikliklerin, bir yandan mevcut ürün hatlarının rekabet gücünü artırmasına yardımcı olmak veya yeni ürünlerin ortaya çıkması için teknik ivme sağlamak için teknolojiyle ilgili ileriye dönük araştırmanın nasıl kullanılacağına bakmak olduğunu açıkladı; Daha da ileri gidersek, geleceği bozacak teknolojiler olup olmadığı ve bu teknolojiler Intel tarafından gözden kaçırılamaz. Bu nedenle, ister bir teknik araştırma departmanının gizemli kuruluşu, isterse Intel Araştırma Enstitüsü olsun, hepsi üniversitelerle işbirliğine güveniyor.
Intel Research'ün dünya çapında 600'ü Amerika Birleşik Devletleri'nde olmak üzere 800 çalışanı vardır. Dört ana araştırma yönü vardır:
-
Devre ve mimari araştırma
-
Sistem ve yazılım araştırması
-
Güvenlik ve gizlilik araştırması
-
Kablosuz İletişim Araştırması
Diğer 200 kişi ise denizaşırıdır ve Avrupa araştırma enstitüleri ve bağımsız araştırma programları olan Çin araştırma enstitüleri arasında dağıtılmıştır.
Song Jiqiang, araştırma enstitüsünün çalışmasında aslında sadece iki şey olduğunu söyledi: biri bilinmeyen araştırmaları keşfetmek, diğeri Intel'in ürünleriyle entegre olmak ve ikisi dinamik bir denge sağlamak. Ayrıca bilinmeyenler karşısında başarısız olma riski olduğunu, ancak başarısızlığın da iyi bir sonuç olduğunu kabul etti.Ondan dersler çıkarabilir, sonra ayarlayabilir ve iyileştirebilirsiniz.
Çin Araştırma Enstitüsü'ne özel Leifeng.com'a göre Song Jiqiang, insan-bilgisayar etkileşiminin tüm geçmişine göre geleceğin kendi kendine öğrenme yeteneklerine sahip otonom cihazlara ait olması gerektiğine inanıyor. Sözde otonom cihazların üç tür algılama, anlama, karar verme ve eyleme sahip olması gerekiyor. Yetenek ve Intel, bu otonom cihazları desteklemek ve geleceğin dünyasına hizmet etmek için kendi teknolojisini kullanmayı umuyor.
Buna göre, Intel Çin Araştırma Enstitüsü en son araştırma yönlerini formüle etti: 1) Algılamadan bilişe kadar görsel anlayış; 2) İnsan-bilgisayar etkileşimi; 3) 5G + kablosuz iletişim; 4) Akıllı depolama.
Ardından Intel Çin Araştırma Enstitüsü araştırmacıları bu dört konuda elde edilen sonuçları tek tek tanıttı.
HERO Akıllı Robot Açık Platformu
Intel Çin Araştırma Enstitüsü, robotlar ve yapay zeka kombinasyonunun akıllı robotlar olarak adlandırıldığına ve temel özelliğinin bağımsız öğrenme yeteneği olduğuna inanıyor. Piyasada şu anda üç tür hizmet robotu ürünü bulunmaktadır:
-
İstihbarat yok: kişisel hareketlilik, uzaktan etkileşim, güç yardımı dahil
-
Birincil istihbarat: depo lojistiği, ev süpürme, ticari süpürme, drone'lar dahil
-
Orta düzey zeka: hemşirelik bakımı, sosyal arkadaşlık
Robotlara istihbarat sağlamak için Intel Çin Araştırma Enstitüsü, HERO akıllı robot açık platformunu başlatmak için yapay zeka teknolojisini birleştirdi, görünüm aşağıdaki gibidir:
Mantıksal olarak, HERO'nun platform mimarisi, biri esnek bir FPGA ve diğeri genel bir hesaplama platformu olmak üzere iki bölüme ayrılan heterojen bilgi işlem kullanır. Bu mimarinin nedeni, akıllı robotların kullanım senaryolarının HERO platformunun iki koşulu aynı anda-gerçek zamanlı etkileşim ve algoritma hızlandırma ile karşılamasını gerektirmesidir.
HERO, işbirliği için FPGA + genel bilgi işlem platformunu kullanır ve aşağıdaki avantajlara sahiptir:
-
Bileşenler arasında düşük iletişim yükü, gerçek zamanlı hesaplama sağlar;
-
Çevre birimlerinin genişletilmesi ve bilgi işlem yeteneklerinin esnek bölümü, robot farklı sensörleri entegre ettikten sonra girdi ve çıktı işlemeye elverişlidir;
-
Bellek erişim modeli, makine öğrenimi algoritmalarını destekler ve hesaplama platformlarına esnek bir şekilde uygulanabilir
Heterojen hesaplamayı benimsemenin temel nedeni, performans, üretkenlik, güç tüketimi ve fiyat arasında bir denge sağlamaktır.
HERO'nun yeteneklerini daha sezgisel olarak göstermek için Intel Çin Araştırma Enstitüsü ayrıca test ve açıklama için özel olarak Ruibao adlı bir referans robotu sağladı. HERO ve çeşitli sensörlerin desteğiyle Ruibao, yalnızca hareketlilik ve operasyon yeteneklerine sahip olmakla kalmayıp, aynı zamanda algılama yeteneklerine de sahiptir.Gelecekte, üçüncü taraf ortaklarla birlikte uyarlanabilir etkileşim yetenekleri geliştirecektir.
Özellikle, mobilite yetenekleri, lazer konumlandırma ve görsel konumlandırma ile anlamsal sahne tabanlı konumlandırma ve gezinmenin birleşimini içerir; operasyonel yetenekler arasında hareket yörüngesi planlama ve hareket kontrolü, görüş / dokunsal füzyon ve robot kolu güvenlik bileşenleri bulunur; algılama yetenekleri arasında yüz, Nesne ve davranış tanıma; uyarlanabilir etkileşim yetenekleri arasında uyarlanabilir nesne ve sahne tanıma bulunur; uyarlanabilir ses etkileşimi; duygu ve davranış tanıma; çok modlu füzyona dayalı insanların tanınması; uyarlanabilir sosyal motor; uyarlanabilir bilgi üretme motoru, kendi kendine Öğrenme motoru.
5G + VR
HERO platformunu tanıttıktan sonra Intel Çin Araştırma Enstitüsü'nden araştırmacılar, 5G + VR olan iletişim ve bilgi işlemin entegrasyonunu gösterdiler. İletişim alanında, iletişim hızı ve iletişim verilerine olan talebin Moore Yasasını büyük ölçüde aştığına inanıyor:
2016 yılında küresel mobil veri trafiği% 63 arttı Bu hızla 2020'de 5G devreye alındığında 50 EB veri trafiği ile karşı karşıya kalacağız ve aylık mobil veri trafiği bugün 5 kat artacak. . Özellikle otonom sürüş için, sürücüsüz arabalar her gün 4 terabayt veri üretir.Akıllı şehirlerdeki otonom fabrikalar ve birbirine bağlı fabrikalar için verilerinizi depolamak için günde yüzlerce sabit disk satın almanız gerekir.
Aynı zamanda Intel, VR'nin gelecek veri torrentinde büyük miktarda trafik işgal edeceğine de inanıyor. Bunun nedeni, İnternet'in ana aktarım içeriğinin video olması ve VR'nin daha yüksek kaliteli video anlamına gelmesidir.
Cep telefonu, TV gibi ekranların görüş açıları 10-30 derece arasında iken, sanal gerçeklik gözleri 100-150 dereceye kadar uzatılabiliyor ki bu da çoklu bir artış ve dikey yönde de çoklu artışlar var. Bu nedenle, aynı çözünürlüğe sahip resimler veya videolar cep telefonlarında ve TV'lerde çok net, ancak VR'de çok bulanık. VR ekranın yüksek tanımlı gereksinimlerini karşılamak için çözünürlüğün 25-40 kat artırılması gerekiyor, bu yüzden gerekli Çok fazla trafik işgal edin.
Örneğin, gelecekte iyi bir VR sistemi 16K - 24K Süper HD gerektirir ve sıkıştırılmamış hız 500 Gbps'ye ulaşacak, sıkıştırmadan sonra bile 1 Gbps'ye ulaşacaktır. Aynı zamanda, VR görüntüleme gecikmesine karşı çok hassastır ve ayrıca iletim hatası toleransına çok duyarlıdır. Bu nedenle, 5G için, 5G iletişim sistemleri ve bilgi işlem sistemleri için yüksek kaliteli sanal gerçeklik ve artırılmış gerçeklik ile ilgilenilmesi gerekir.
Gelecekte Intel, AR / VR'nin uzaktan sürükleyici etkileşim gerektirdiğine inanıyor.Örneğin, insanlar ve robotları bir 5G ağı üzerinden birbirine bağlayarak, insanlar robotları kontrol edebilir ve gerçek dünyayla etkileşime girebilir; diğer örnekler arasında uzaktan alışveriş ve uzaktan gezinti yer alır. Bu aşamada Intel Çin Araştırma Enstitüsü'nün iki ana araştırma hedefi vardır:
-
Yüksek kaliteli içerik üretmek için 3D VR videolarını gerçek zamanlı olarak sentezleyin;
-
Uzaktan sürükleyici etkileşimin gereksinimleri nasıl karşılanır?
VR içeriği açısından, mevcut video içeriğinin tamamı 2D'dir. 3D VR video üretimi çok karmaşıktır ve üretilmesi zordur. Intelin yaklaşımı, yatay yönde 3B içerik oluşturmak için bir daire oluşturmak üzere 2k çözünürlüklü 17 kamerayı birbirine bağlamaktır.
3D VR'nin sentez algoritması, özellikle kusursuz 3D video üretmek için çok karmaşıktır.Hayalet efektlerini ortadan kaldırmak ve ekleme hatalarını ortadan kaldırmak gerekir.Çok karmaşık optik akış algoritmalarını kullandıktan sonra, en güçlü sunucu ve en güçlü bile Masaüstü bilgisayarların gerçek zamanlı işlevleri tamamlaması da zordur. Bu amaçla Intel, 2.5U yüksek şasili, 12 Xeon CPU kartı ve 12 FPGA kartı aynı anda takabilen dağıtılmış bir işlem platformu geliştirdi.Ortada yaklaşık 600G ara bağlantı yeteneği var, video VR ve gerçek zamanlı sentezi işleyebiliyor. Platformun da destekleyebileceğini söyledi.
İçeriği aldıktan sonra, karşılaşılan sorun, içeriğin istemciye nasıl iletileceğidir. Bu, en az 100M-1Gbps'lik bir bant genişliği ve 10-20ms'lik düşük bir gecikme gerektirir. Mevcut ağın bu gereksinimi karşılama yolu yoktur.
Intel'in çözümü, iletişim ve hesaplamayı birleştirmek ve sanal gerçekliğin gerçek zamanlı iletimin gereksinimlerini karşılamasını sağlamak için uç bilgi işlem yeteneklerini kullanmaktır.
Özellikle, VR video içeriği oluşturulduktan sonra, 360 derecelik panoramik video sıkıştırılır ve edge sunucusuna iletilir. Edge sunucusu, aynı anda birden fazla kullanıcıya hizmet verebilen tüm panoramik içeriğe sahiptir. Her kullanıcı kendi perspektif bilgisini (hangi yöne bakıyorsunuz) edge sunucusuna gönderecek ve edge sunucusu perspektif bilgisinin içeriğini kullanıcıya gönderecektir.
Bunun avantajı, bir yandan iletişim ve bilgi işlem kombinasyonu yoluyla, uç sunucuların kullanımının mobilden ekrana geçiş gecikmesini önemli ölçüde azaltabilmesidir; bu, başlangıçta 50 ila 100 milisaniye iken, şimdi sadece 10 ila 20 milisaniye iken, diğer yandan, kablosuz bağlantıyı azaltabilir. İletişim bant genişliği talebi, bu yöntem 1 Gbps bant genişliği gerektiriyorsa, bu yöntem 2 ila 3 kat azaltılabilir.
Bu sayede VR için verimli bir 5G ağ iletim sistemi oluşturuldu.
Ayrıca insan gözü ile video arasındaki kısa mesafe nedeniyle, VR yüksek veri aktarım güvenilirliği gerektirir.Kare kaybı meydana gelirse, deneyim çok rahatsız olacaktır. Bu nedenle Intel, kulaklığa asenkron zaman atlama işlevini ekledi.
Edge sunucusu veya kişisel not defteri aracılığıyla video ve oyun baş ekran ucuna iletilir, ilk çerçeve doğru şekilde alınır, ikinci çerçeve iletimi başarısız olduğunda baş ekran ucu önceki çerçevenin içeriğini mevcut baş görüntüleme konumuna göre kullanır Bilgi ve perspektif bilgisi, ikinci çerçevenin içeriğini yeniden oluşturmak için döndürülür Bu zamanda, kullanıcının iletim hatası hissi çok açık olmayacak veya kaybolmasa bile, kullanıcı deneyimi büyük ölçüde geliştirilecektir.
Yüz analizi ve duygu tanıma teknolojisi
5G + VR içeriğinin ardından Intel Çin Araştırma Enstitüsü, yüz analizi ve duygu tanıma teknolojisindeki ilerlemeyi gösterdi.
Yüz analizi açısından Intel, üç yılını bir 3D yüz analizi motoru oluşturmak için harcadı. Bu motor, insan yüzünün sadece şekil ve ifade değişikliklerini değil, aynı zamanda arka plandaki ışık kaynağındaki değişiklikleri, kişinin duruşunu ve dokusunu da tanımlıyor. . Bu modelle, herhangi bir 2D resim için bir 3D model oluşturabilir ve ilgili işleme ve animasyonu yapabilirsiniz. Li Yuchun, "Bugün Yağmur Ama Biz Beraberiz" klibinde Intel'in en son 3D yüz ifadesi yakalama teknolojisini kullandı.
Duygu tanıma açısından Intel, çok modlu duygu tanımaya odaklanıyor.
İnsani duygu tanıma alanında, Amerikan Bilgisayar Topluluğu'nun (ACM) çok önemli bir rekabeti - ACM ICMI var. 2013'te başlayan bu yarışma birçok film klibi verdi ve her film klibi duygularını ifade etmek için belirli bir ana karakterle işaretlendi. Intel yarışmaya 2015 yılında katıldı ve şampiyonluğu kazandı, ancak bu kadar hızlı olan derin öğrenmeyi kullanmadı, ancak ifadeler ve kaslar arasındaki ilişkiye göre değerlendirildi. Her ifade yüz kaslarının hareketidir ve kasların hareketi tek bir ifadeyle ilgilidir. Farklı ifadeler de ilişkilidir: Öncelikle tek bir ifadeyle ilgili kas hareket ünitesinin nerede olduğunu tespit eder ve ardından farklı hareket üniteleri arasındaki ilişkiyi analiz ederek o yıl derin öğrenme kullanan 73 takımı mağlup eder.
2016'da Intel tekrar yarıştı, bu sefer derin öğrenme algoritmalarını da kullandı, ancak sinir ağında sığ, orta ve derin katmanların tasarımı yoluyla tasarlarken HoloNet çerçevesi önerildi ve ikinciliği kazandı. 2000-3000 kareye ulaştı, bu yüzden dört yıl içinde bu yarışmada en etkili makaleyi kazandı.
2017'de Intel yarışmaya üçüncü kez katıldı, şampiyonayı tekrar kazandı ve her ağ için geçerli olan toplu denetim fikrini ortaya attı. Örneğin 2016 yılında bizim yöntemimiz ile temel ağ eğitildikten sonra tek model% 5,5 arttı. Mevcut ana ağda 2 noktadan fazla artacak. Bu aynı zamanda, duygu tanıma sınıflandırmasının doğruluğunun tamamen doğal bir film sahnesinde geçiş çizgisini ilk kez aşmasıdır. Şu anda bu teknoloji Intel'in RealSense SDK'sına uygulanmakta ve Intel AI ekibi tarafından üretilmektedir.
Ayrıca, bu iki teknoloji çok modlu görüntü ve videoları analiz etmek için videoya da uygulanmaktadır.Bu aynı zamanda son yıllarda bilgisayarla görmede popüler hale gelen yeni bir araştırma yönüdür.Bu araştırmada iki önemli soru var: birincisi, nasıl Birden çok veya çok modlu veri kaynaklarından en ayırt edici özelliklerin ayıklanması. İkincisi, video bilgilerinin bağımsız olmadığı, dolayısıyla bunun nasıl ayrıştırılacağıdır. Basitçe söylemek gerekirse, özellik çıkarma ve özellik ilişkilendirmedir.
Bu alanda Microsoft Research Asia'nın düzenlediği MSRVDG yarışması şu anda bu alandaki en önemli yarışmadır.Intel bu yıl beşinciliği kazandı. Aşağıdaki resim videodaki bir çerçevedir.Bu teknoloji ile makine, görüntüde neyin göründüğünü, ne tür bir ilişki olduğunu ve videoda ne olduğunu otomatik olarak anlayabilir.
Nöromorfik çip
Açık günün sonunda Song Jiqiang, Leifeng.com da dahil olmak üzere medyaya, bağımsız olarak öğrenebilen, LOIHI adı verilen, Intel'in nöromorfik çipinin en son atılımını tanıttı.
Nöromorfik hesaplama nedir? Song Jiqiang, her şeyden önce von Neumann yapı hesaplamasının hesaplama olmadığını, depolamanın depolamadır. CPU'nun esas olarak hesaplamalardan sorumlu olduğunu açıkladı.Elde edilen talimatlar depolama sırasındadır ve veriler de depolama sırasındadır. Herhangi bir hesaplama işlemi komutları getirmektir. Veriler ve hesaplanan sonuçlar tekrar bellekte saklanır Bu standart bir bilgi işlem mimarisidir.
Ve nöromorfik bilgi işlem, bilgi işlem ve depolama bir arada, birçok dağıtılmış birimi oluşturuyor ve eşzamansız hesaplamadır:
Tüm von Neumann yapıları, farklı modülleri çalışmak için çalıştıracak birden fazla alt saate bölünmüş senkronize bir saate sahiptir. Ama eşzamansız bilgi işlem değildir.Tüm çip beynimiz gibidir.Bir şarkıyı dinlerken, hepsi şarkıyı dinlemeyen tek bir alan vardır. Sinir taklidinin avantajı, bazı hesaplama problemlerini yüksek bir enerji verimliliği oranıyla ve özellikle de seyrek kodlama, sözlük öğrenme ve kısıtlama memnuniyeti gibi bazı daha acı veren problemleri çözmektir.Hepimizin bütün gün yaptığı şey, kısıt memnuniyetidir. Çevremde, önce bu çevrenin kısıtlamalarını ve kişiliğimi bazı geleneksel sahnelere nasıl uyarlayacağımı düşündüm. Örneğin, çok önemli olan dijital oyunlar, kalıp eşleştirme, dinamik öğrenme ve uyarlama eklersiniz.
Nöromorfik çip, birden fazla öğrenme sürecini destekleyebilir. Önceden, bir sinir ağını eğitirken, eğitim modlarından yalnızca birini seçebiliyordunuz, ancak nöromorfik çipin destek ağında, tüm bu modları aynı anda yapabiliyordunuz, bunların hepsi öğrenme modları.
Song Jiqiang aynı zamanda bu çipin Moore Yasasının ilerlemesinden doğrudan yararlanacağını ve önümüzdeki iki ila beş yıl içinde yoğunluğu artırmaya, güç tüketimini azaltmaya ve beyin kapasitesini artırmaya devam edeceğini söyledi. Bu yılın sonunda çip, test edilmek üzere ABD laboratuvarından Çin'e geri getirilecek ve ilgili deneyler için bazı kooperatif üniversitelere ve kurumlara açık olacak.
