Comme le vice-président Richard Kingston de l'information sur le marché CEVA, la société humaine entre dans la quatrième révolution industrielle, (mécanisée, la production à grande échelle et l'électrification, l'automatisation et l'ordinateur) avec les trois premiers de la révolution industrielle, la quatrième révolution industrielle Changer à nouveau la vie des gens.
appontage ancienne terre était autrefois la science-fiction, maintenant longtemps pour se rendre compte que nous sommes aujourd'hui confrontés à la scène du pilote automatique, la conversation homme-machine, une vision audacieuse pour l'avenir de notre souhait.
La transformation des formes de connaissance et d'information est l'aspect le plus important de la façon dont la quatrième révolution industrielle a changé le futur, dans le passé, les connaissances étaient écrites sur papier, stockées dans les universités et les bibliothèques, transformées et utilisées par les gens. Dans les centres de données modernes, une variété de machines et d'équipements les analysent et les appliquent, a déclaré M. Kingston: «C'est un changement énorme dans le processus de numérisation et le monde change.
Des services financiers, des soins de santé à la vente au détail, à la maison et à beaucoup de ces industries et applications, les informations et données basées sur le cloud computing sont omniprésentes, et qui devrait gérer ces informations - dans le cloud ou avec l'intelligence artificielle En fait, ces deux approches coexisteront. "Kingston a ajouté:" Les terminaux traiteront les données et prendront des décisions de manière autonome, et plus important encore, ils continueront à apprendre et à renvoyer les résultats à la base de connaissances du cloud, Le réseau Next Generation est lancé pour des marchés finaux spécifiques, et certaines des données que j'ai vues récemment indiquent qu'environ 50% des appareils AI auront des capacités d'apprentissage automatique intégrées d'ici 2022 - ce qui peut être considérable si les données sont correctes.
Déployer l'intelligence artificielle de l'autre côté peut aider à résoudre les problèmes suivants:
Latence: Ceci est particulièrement important dans les scénarios axés sur la sécurité
Confidentialité: les appareils ne doivent pas envoyer de données privées au cloud
Sécurité: les données de cloud sont plus vulnérables au piratage
Couverture réseau: Il n'y a pas de connexion réseau au cloud
problème de coût
Kingston poursuit en disant: «Si vous comptez vous connecter au cloud pour faire beaucoup de traitement AI, il y a un certain nombre de problèmes qui vont se produire, et dans l'industrie automobile, traiter la latence est un gros problème et vous ne voulez pas mettre de données privées. Stocké dans le nuage.
Front-end AI a un grand nombre de scénarios d'application, tels que:
Surveillance intelligente
détection de visage
Biométrie vocale
Détection du son
Détection de mouvement
Connectivité (connectivité)
Électronique automobile
capteur visuel
Communication
Radar radar et laser
GPS
Fonctions de connectivité - Bluetooth, WiFi, réseau cellulaire
Fusion de données et analyse de données
Depuis l'introduction de l'IA frontal sur les smartphones, les processeurs de réseaux neuronaux et les accélérateurs matériels sont devenus des technologies grand public et le traitement à distance de l'IA a fait un grand pas en avant dans l'industrie, Apple et Huawei ont introduit leurs produits finaux. Processeur de réseau neuronal spécial pour la reconnaissance faciale, tout cela complété par le programme du terminal, les avantages de la sécurité, la vie privée et directe.
Qualcomm et NVIDIA ont également lancé des processeurs de réseau neuronal pour smartphones et autres appareils mobiles. CEVA prédit que dans quelques années, chacun des appareils équipés d'une caméra aura une intelligence artificielle intégrée pour les processeurs de vision et de réseau neuronal. Un tiers des smartphones prendront en charge l'intelligence artificielle.
En outre, les performances de traitement des données et l'efficacité énergétique devraient décupler sur la même période, ce qui est crucial car les smartphones ont un besoin de traitement de données beaucoup plus rapide que la capacité de la batterie. Il y a un grand écart entre le développement et la mise à niveau de la puissance de traitement des données, et cela ne fera qu'empirer. Lorsque vous devez ajouter un processeur de réseau neuronal à ces périphériques et exécuter des fonctions AI en temps réel, vous devrez Si votre technologie de batterie continue de croître à un rythme constant, votre appareil ne pourra pas rester immobile pendant une longue période, vous devrez donc faire face à la fois à la puissance de traitement et à la technologie de la batterie.
Programme CEVA
L'IA frontale couvre quatre sections principales: les communications, le traitement des capteurs, la fusion et l'analyse des données, ainsi que les applications / implémentations. »CEVA propose des solutions pour les trois premières parties.
«En un coup d'œil, nous nous concentrons sur trois défis auxquels est confronté le marché IA initial: la consommation d'énergie, le prix et les exigences de performance élevées.» CEVA atteint cet objectif en équipant les terminaux de bout en bout Y compris équipement sonore, équipement connecté et équipement de réseau sans fil.
En tout cas, l'accent est mis sur le système de vision, y compris les DSP de vision par ordinateur, les réseaux de neurones, les accélérateurs pour différentes applications allant des téléphones portables aux voitures, et les réseaux de neurones.
Le nombre total de caméras à partir de 2016 devrait croître de 216% au cours de 2022, il y aura environ 44 milliards d'appareils avec un appareil photo (permis de caméra). Cette nouvelle tendance de croissance verticale dérivées du nombre croissant de différents dispositifs La caméra intégrée a démarré (voir ci-dessous).
CEVA a récemment annoncé le développement conjoint avec caméra intelligente LG 3D, le multi-core CEVA-XM4 DSP visuelle. En déployant l'auto-développement, tandis que les algorithmes LG sur puce commerciale existante, ce qui réduit efficacement le coût. CEVA et a également atteint une entreprise de démarrage Brodmann 17 partenariat, la société a développé un logiciel d'apprentissage en profondeur sur les systèmes embarqués, pour répondre aux exigences de traitement des cas de précision, l'utilisation du processeur CEVA-XM, la vitesse de traitement jusqu'à 100 images par seconde, la vitesse de ce Jetson X2 que la plate-forme NVIDIA Près de 170% plus rapide
Kingston conclut: «Nous allons voir plus de formes d'appareils IA arriver sur le marché, y compris les smartphones, drones, ADAS et équipements de surveillance.Ceva travaille sur la prochaine génération de vision par ordinateur et de développement de produits de réseau neuronal, en particulier Le potentiel de la technologie de réseau de neurones, et comment établir le système de formation de réseau le plus efficace dans le centre de données.
«Nous espérons continuer à investir dans l'écosystème de l'intelligence artificielle basé sur les produits actuels et espérons acheter des technologies supplémentaires pour enrichir nos produits afin que nos clients puissent arriver sur le marché plus rapidement que jamais. Le CEVA n'est plus un DSP- Société de communication nucléaire, et maintenant nous fournissons une gamme plus large de différents domaines de la technologie, laissez-nous attendre et voir ensemble le développement des prochaines années!