Негизги алып салуулар
- MIT илимпоздорунун жаңы изилдөөлөрү нейрон тармактарын кичинекей түзмөктөргө орнотуунун жолун көрсөтөт.
- MCUNet иштетүү кубаттуулугу жана эс тутуму чектелген системаларды терең үйрөнүүгө мүмкүндүк берет.
- Инновация акылдуураак, ийкемдүү медициналык аппараттарга да жол ачат.
Нерселердин Интернетин (IoT) түзгөн акылдуу динамиктер жана башка түзмөктөр бир күнү нейрондук тармактын күчүн азыраак жумшап, көп нерсеге ээ болушу мүмкүн, дешет окумуштуулар.
MCUNet деп аталган жаңы система эстутум жана иштетүү күчү чектелген болсо да, IoT түзмөктөрүндө кичинекей нейрон тармактарын долбоорлоого мүмкүндүк берет. MIT илимпоздорунун Arxiv алдын ала басып чыгаруу серверинде жарыяланган макаласына ылайык, технология энергияны үнөмдөө жана маалыматтардын коопсуздугун жакшыртуу менен бирге акылдуу түзмөктөргө жаңы мүмкүнчүлүктөрдү алып келиши мүмкүн.
Изилдөө "бул укмуштуудай идеялардын бири, аны укканда анык көрүнөт" деди KODA робототехника компаниясынын техникалык директоруна кеңешчи Джон Суит электрондук почта менен болгон маегинде. "Бул көйгөйгө кылдат мамиле. Бул изилдөө абдан маанилүү, анткени акыры алар алгоритмге ресурстар белгилүү болгон бардык түзмөктөр үчүн нейрон тармактарын реалдуу убакытта оптималдаштырууга мүмкүндүк берет."
Бул чындыгында күчтү өлчөмгө байлоонун кереги жок экенин көрсөтүп турат..
Чакан түзмөктөрдөгү чоң эсептөөлөр
IoT түзмөктөрү адатта операциялык тутуму жок компьютер чиптеринде иштейт, бул терең үйрөнүү сыяктуу үлгү таануу тапшырмаларын аткарууну кыйындатат. Интенсивдүү талдоо үчүн IoT чогултулган дайындар көбүнчө булутта иштетилет, бирок алар хакерлик чабуулдарга кабылышы мүмкүн.
Нейрондук тармактар IoT түзмөктөрүнүн санын көбөйтүү үчүн көп нерсе кыла алат, бирок көлөмү көйгөй жаратты.
"Тармактарды аппараттын өзүнө жылдыруу үчүн, бул кыйын болуп калды, сиз ар кандай микроконтроллерлерди издөө мейкиндигин оптималдаштыруунун жолун табышыңыз керек ", - деп түшүндүрдү Suit. "Стандарттуу же жалпы система IoT түзмөктөрүндөгү ресурстун толеранттуулугунан улам иштебейт. Иштетүү күчү жагынан өтө аз кубаттуулук, өтө кичинекей процессорлорду ойлонуңуз."
Мында MIT изилдөөчүлөрүнүн иши башталат.
"Нейрондук торлорду бул кичинекей түзмөктөрдө кантип орнотобуз?" изилдөөнүн башкы автору, Джи Лин, Ph. D. MITдин электротехника жана информатика факультетинин студенти, деп билдирди басма сөз релизинде. "Бул абдан кызуу болуп жаткан жаңы изилдөө чөйрөсү. Google жана ARM сыяктуу компаниялар бул багытта иштеп жатышат."
TinyEngine жардамга келет
MIT тобу микроконтроллерлерде нейрондук тармактардын иштеши үчүн зарыл болгон эки компонентти иштеп чыккан. Бир бөлүгү TinyEngine болуп саналат, ал операциялык системага окшош, бирок кодду анын негизгилерине чейин түшүрөт. Башкасы - TinyNAS, нейрондук архитектуралык издөө алгоритми.
"Бизде ар кандай кубаттуулуктар жана ар кандай эстутум өлчөмдөрү менен келген көптөгөн микроконтроллерлор бар" деди Лин. "Ошентип, биз ар кандай микроконтроллерлер үчүн издөө мейкиндигин оптималдаштыруу үчүн [TinyNAS] алгоритмин иштеп чыктык. TinyNASтин ыңгайлаштырылган табияты, ал берилген микроконтроллер үчүн мүмкүн болгон эң жакшы иштеши менен компакт нейрондук тармактарды түзө алат дегенди билдирет - эч кандай керексиз параметрлери жок. Андан кийин биз жыйынтыктоочу маалыматты жеткиребиз., микроконтроллерге эффективдүү модель."
Бул көйгөйгө жарашыктуу мамиле.
Линдин эмгеги акылдуураак, ийкемдүү медициналык аппараттарды жасоо үчүн которулушу мүмкүн.
"Бул чындап эле күчтүн өлчөмгө байланышынын кереги жок экенин жана тар мейкиндикте баары тез кыймылдаган ооруканаларда, бул жашоо менен өлүмдүн ортосундагы айырманы түзмө-түз түшүнүшү мүмкүн экенин көрсөтүп турат," Кевин Гудвин, Бул тууралуу AI жардамы менен медициналык аппараттарды чыгарган EchoNous компаниясынын башкы директору электрондук кат аркылуу билдирди.
Гудвиндин айтымында, анын командасы көп жылдар бою KOSMOS деп аталган, салмагы эки фунттан ашпаган колдук аппаратта реалдуу убакыт режиминде УЗИ скандоосунда жүрөк структураларын картага түшүрүү үчүн колдонула турган нейрондук тармакты курууга жана үйрөтүүгө көп жылдар сарптаган.
"Эми дарыгерлер AI жетекчилиги менен диагностикалык сапаттагы сканерден өтүп, бөлмөдөн бөлмөгө оңой жыла алышат ", - деп кошумчалады ал. "Алар бейтаптарды сканерлөө үчүн башка жакка жөнөтпөйт же арабага негизделген техниканы дезинфекциялоо үчүн критикалык убакытты жоготпойт."
MCUNet – бул кичинекей гаджеттер болуп көрбөгөндөй акылдуураак боло турган дүйнөнүн кызыктуу көрүнүшү. IoT түзмөктөрүнүн саны тездик менен өсүп жаткандыктан, биз акылдуу приборлордон баштап медициналык аппараттарга чейин өздөрүнүн нейрон тармактарына ээ болуу үчүн баарын издейбиз.
