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如何借助AI獲得優(yōu)勢

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:嵌入式計算設(shè)計 ? 作者:Dan Zhang ? 2022-07-09 07:08 ? 次閱讀
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人工智能開始從云端轉(zhuǎn)移到邊緣。人工智能研究現(xiàn)在提供了一種有趣的可能性,即使用數(shù)千小時的強(qiáng)大計算資源來訓(xùn)練和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),然后能夠在廉價、低功耗的設(shè)備上運(yùn)行。這使得邊緣人工智能設(shè)備成為可能,即使在離線時也可以運(yùn)行,因此網(wǎng)絡(luò)連接不是必需的。這種方法利用了進(jìn)化式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技術(shù)的力量,例如對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

限制能量和存儲使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程自然會創(chuàng)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將其有限的資源集中在更有用的路徑上,同時修剪不太關(guān)鍵的區(qū)域。此過程非常適合創(chuàng)建在低功耗、低成本設(shè)備上運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)。隨后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)可以進(jìn)一步壓縮經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),將內(nèi)存需求減少多達(dá) 90%,同時幾乎不影響性能——類似的技術(shù)也有助于減少計算負(fù)載。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮可以像降低變量的精度一樣簡單,還包括分析、重組和修剪網(wǎng)絡(luò)。令人驚訝的結(jié)果是,巨大的計算能力(也許也可以被描述為“智能和經(jīng)驗”)可以被提煉成一種在廉價、低功耗設(shè)備上運(yùn)行的形式。(事實上??,從廣義上講,我們可以將這種方法與數(shù)十億年的對抗性進(jìn)化相比較,最終將智能生命封裝在微小的 DNA 鏈中)。

如果您假設(shè) AI 意味著一種可以學(xué)習(xí)和改進(jìn)的人類智能,那么這種邊緣計算策略的目標(biāo)可能看起來有悖常理。這是因為許多簡單的邊緣應(yīng)用程序最好由部署后不會更改或顯著改進(jìn)的設(shè)備提供服務(wù)——我們只希望它們能夠可靠且可預(yù)測地執(zhí)行任務(wù)。

對于低成本邊緣設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)者來說,AI 工具包在不斷擴(kuò)展,價格也在下降。新產(chǎn)品包括支持 AI 的FPGA到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器,如 Redpine 的 QueSSence智能連接平臺,以及為典型的低功耗計算和連接模塊添加 AI 加速功能的 AAEON UP AI Core X系列,這些都是物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備的理想選擇。

人工智能使革命性的新產(chǎn)品成為可能

想象一下添加人工智能如何增強(qiáng)日常設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)。板載、低成本的人工智能可以改造最普通的設(shè)備——例如,為免提操作的開關(guān)添加可靠的語音識別——但讓我們也看看一些更復(fù)雜的潛在應(yīng)用:

配備 AI 的安全攝像頭可以快速學(xué)會識別熟悉的面孔、寵物等,并在看到意外的人或動物時觸發(fā)警報。即使在斷開電源和網(wǎng)絡(luò)的情況下也能決定是否發(fā)出警報,這顯然是安全設(shè)備的優(yōu)勢!借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),這種智能安全攝像頭的作用可以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)的自動攝像頭,例如,它可以識別并警告火災(zāi)、泄漏、結(jié)構(gòu)故障(如損壞的屋頂或窗戶)和各種其他危險和事件。

經(jīng)過訓(xùn)練的發(fā)動機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)可以利用其板載 AI 功能通過集成傳感器讀數(shù)、分析振動模式和其他線索來檢測異常并優(yōu)化性能。這種來自廣泛傳感器融合的分析超出了傳統(tǒng)算法的能力,在某些情況下可能超過人類工程師的表現(xiàn)。本地化 AI 在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下工作的能力允許超低延遲響應(yīng)以實時微調(diào)性能,并且在由于遠(yuǎn)程位置或射頻干擾而網(wǎng)絡(luò)連接困難的情況下以及在移動應(yīng)用程序中是一個巨大的好處,例如車輛和飛機(jī)。

機(jī)器中的幽靈:問題和解決方案

人工智能可能是不可預(yù)測的,并且在我們沒有機(jī)會測試的邊緣情況下可能會出錯。考慮減輕這種情況的方法,例如為用戶提供后備模式。這可能會讓他們關(guān)閉“智能”人工智能,并讓設(shè)備重新依賴更簡單的老式算法,因此它仍然可以正常工作且有用,盡管沒有高級人工智能功能。此外,雖然板載智能是一個關(guān)鍵賣點(diǎn),但開發(fā)人員仍然可以權(quán)衡何時在邊緣做出決策以及何時將其推回云端或請求人工指導(dǎo)的利弊(事實上,這種選擇本身可能由設(shè)備上的AI實時引導(dǎo))。

啞設(shè)備即將變得智能

將強(qiáng)大的、預(yù)先訓(xùn)練的 AI 封裝到低功耗、低成本設(shè)備中的潛力為改造普通商品設(shè)備、為其增加價值以及開發(fā)新產(chǎn)品和新市場提供了幾乎無限的機(jī)會。

審核編輯:郭婷

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