Como uno de los tres laboratorios de Intel Intel Preparación 'instituciones de investigación regionales en el extranjero, Intel Research Institute de China (Intel Labs China, ILC) se centró principalmente en la investigación de las tecnologías clave para el futuro de los sistemas autónomos, incluyendo algoritmos de inteligencia artificial , Plataforma de sistema independiente e infraestructura inteligente de tres partes.
Presidente de Intel Research Institute de China Songji Jiang dijo: 'Intel Research Institute de China se ha comprometido a crear un mundo de clase Industrial Technology Research Institute para construir motor de la innovación de Intel a través de resultados de avance, manteniendo el liderazgo tecnológico de Intel no sólo se centran en el futuro revolucionario. la ciencia y la tecnología de la investigación, también lleva la misión de convertir los resultados de la investigación en productos globales y chinos innovación indígenas. queremos hacer exploradores pragmáticos, sino también para los profesionales osadas. de cara al futuro, siempre vamos a mantener las Intel 50 años para impulsar la Ley de Moore Para acelerar la promoción de la innovación, promover el desarrollo de la industria y la sociedad, y permitir el progreso de la ciencia y la tecnología para beneficiar a todos los ciudadanos del mundo ".
Algoritmos de inteligencia artificial relacionados con la comprensión visual: hacer que su máquina sea más comprensiva Sus intereses de investigación incluyen reconocimiento facial, reconocimiento de emociones, comprensión de escenas y compresión profunda de redes neuronales basada en algoritmos avanzados de inteligencia artificial desarrollados por Intel China Research Institute Capacidades de comprensión visual y creación de contenido visual para crear una experiencia sin precedentes. Comprensión visual frontal, la percepción visual incluye principalmente tres aspectos: análisis facial y reconocimiento de emociones, reconocimiento visual, compresión visual eficiente, lenguaje visual y lenguaje. Knowledge Fusion En este evento de día abierto, los expertos del Intel China Research Institute se enfocaron en los últimos avances tecnológicos en tres áreas.
1. Análisis facial y tecnología de reconocimiento de emociones
Para el análisis facial y el reconocimiento de emociones, Intel China Academy tuvo una etapa muy temprana de algoritmos y ganó el EmotiW Race (Concurso de reconocimiento de emociones en el contexto natural), que fue el segundo equipo del 200 tiempos, que pueden ser aplicados a la escena no tripulado. del sistema de migración en tiempo real del estilo del retrato de Intel basado en el Instituto de Investigación de Intel china, de la migración de una variedad de estilos artísticos en tiempo real para un retrato estático de la imagen de destino y un vídeo de blanco en movimiento. la tecnología puede ser ampliamente Aplicado a AR / VR, en vivo en vivo, cine y televisión, redes sociales multimedia y otros campos.
Además, Intel China Research Institute ha desarrollado la tecnología de captura de expresión facial 3D de Intel basada en aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo. Investigadores relevantes de Intel cientos de miles de datos de imágenes faciales, entrenando modelos de reconocimiento de rostros múltiples para imágenes de video el análisis inteligente y modelado en 3D, no sólo puede detectar y reconocer las caras humanas, sino también precisa reconstrucción facial 3D, el seguimiento en tiempo real y los cambios de expresión facial, los efectos del material 3D pre-diseñado unidas a la cara de la persona y superpuestos en el vídeo, Para lograr efectos faciales geniales realistas.
Tecnología de compresión de red neuronal profunda
En la actualidad, un importante desafío que enfrenta actualmente la profundidad de campo de estudio es que todos DNNS convencionales de cálculo y de almacenamiento intensivo, lo que conduce a un enorme desafío en el despliegue de borde y dispositivos embebidos. Con este fin, Intel China, Instituto de Investigación levantados de una dinámica el funcionamiento de la red DNS, de una red de cuantificación progresiva a INQ MLQ de cuantificación multi-escala de las soluciones de compresión profundidad de baja precisión codificados. por esta 'trilogía' veces se puede obtener el rendimiento del modelo de compresión sin pérdidas DNN. los resultados de la prueba AlexNet, la solución simple Más allá de al menos el doble del esquema de compresión de profundidad principal y más de 100x de compresión de red a una resolución de 2/4 bits.
3 resolución de video de imagen multi-modal
En los últimos años, se describe cómo generar automáticamente el vídeo atrajo gran interés para los investigadores. La gente quiere ver un vídeo en el ordenador, no puedo contar una historia 'basado en el contenido del vídeo. Sin embargo, la descripción del modelo video de entrenamiento es a menudo complejo y requiere una gran cantidad de con un cierto grado de subjetividad de anotación manual. en el proceso de construcción del grupo de datos actual, el personal va a marcar después de ver un vídeo, una descripción en una frase del contenido del vídeo, pero un video por lo general varios eventos diferentes, y porque la gente ha marcado cierta subjetividad, la gente no sabía que los acontecimientos que describe, no sabe qué acontecimientos que describen corresponden a diferentes áreas en el marco.
Con este fin, el Centro de Investigación Intel China propuso por primera vez la supervisión débil del método de generación de descripciones intensivas en video, no necesita entrenar los datos en diferentes eventos de video y las regiones correspondientes se marcaron por separado, y solo usa la etiqueta de una descripción de video, puede Genere automáticamente una descripción de video multiangular y elija la descripción más representativa para que la computadora no tenga que "enseñarle a la gente", pero sí puede "darle la máxima prioridad".
Sistema autónomo: crear la era "heroica" de un robot
sistema autónomo es una investigación relacionada con la inteligencia artificial. La meta de Intel Research Institute de China es poner en marcha un conjunto de robots inteligentes autónomos basados en la plataforma de CPU + desarrollo FPGA para computación heterogénea para ayudar a los investigadores desarrollaron sobre la base de esta plataforma. La razón por la introducción de la isomerización plataforma, porque la introducción de la robótica necesidad de perfeccionar tiempo y modelo de cálculo espacio como el modelo de cálculo de tiempo representativo de la CPU, una secuencia temporal de instrucciones ejecutadas uno puede lograr un control flexible; acelerador es más de un espacio de modelo de cálculo, El uso del paralelismo espacial para completar una gran cantidad de procesamiento de datos al mismo tiempo, de modo que los cálculos complejos se aceleran.
Sobre la base de este objetivo, héroe inteligente robot de plataforma abierta (heterogéneo extensible Robot Plataforma Abierta) entró en vigor. Está diseñado para el procesador Intel China, Instituto de Investigación de robots inteligentes (incluyendo robots de servicio, robots médicos, vehículos autónomos, etc.) para crear un conjunto de baja potencia el consumo, de alto rendimiento, de tamaño pequeño programa plataforma heterogénea. en este escenario, la CPU como el centro de control, y con otros aceleradores de chip especial FPGA (por ejemplo Movidius la VPU) con, para proporcionar un rendimiento eficiente. todo el sistema HERO hardware usando Intel Core ™ CPU serie, equipado con Intel Arria 10 serie GX FPGA 1150 como acelerador de isomerización, capaz de manejar grandes cantidades de datos en tiempo real y ejecutar una variedad de algoritmos inteligentes.
En este evento de día abierto, el Intel China Research Institute anunció un nuevo programa de asociación en torno a la plataforma HERO en torno al cual Intel China Research se compromete a trabajar con la plataforma, aplicación y socios del ecosistema de la industria a través de I + D La cooperación, la innovación académica y la demostración de la industria, en conjunto para crear una plataforma completa, eficiente y abierta, continúan expandiendo los escenarios de aplicación, acelerando la llegada de tecnología y productos.
Inteligentes de infraestructura: las comunicaciones y la informática para acelerar la integración del estudio principalmente para el apoyo técnico garantía de un futuro exitoso trabajo de los dispositivos de red inteligentes a gran escala, incluyendo la tecnología de comunicación inalámbrica y la investigación en tecnología de almacenamiento inteligente en la antigua tecnología MIMO y computación puntos de acceso a la red EDGE móviles. Tecnología que estudia las tecnologías que utilizan las últimas tecnologías de almacenamiento en 3D de Intel y las soluciones inteligentes creadas con FPGA para proporcionar un potencial de servicio de alto rendimiento, baja latencia y valor agregado.
En este evento de Open Day, Intel presentó cómo crear una experiencia VR de alta calidad con la convergencia de comunicaciones y computación para la próxima generación de redes de comunicaciones 5G, y la experiencia actual de alta definición debe implementarse para satisfacer las necesidades de experiencias de realidad virtual de alta calidad Aumentan de 25 a 40 veces la resolución. Con este fin, Intel espera integrar la expansión de red de extremo a extremo de la computación y la red para crear una experiencia interactiva remota y envolvente.
Intel demostró el sistema panorámico de captura de vídeo de ultra-alta resolución, que se utiliza principalmente en el dispositivo de RV inalámbrica, el usuario puede disfrutar de vídeo panorámico de inmersión, o participar en el juego de realidad virtual interactiva. Se utiliza una sincronización de bus ISP obturador de la cámara, arquitectura distribuida a través del proceso imagen de la muestra, mientras se utiliza el flujo óptico vídeo panorámico, y la interpolación información estéreo cosida. el sistema también utiliza la imagen de la GPU comprimido de alto rendimiento Intel core, por transmisión inalámbrica a un host remoto rendir terminal de salida, y el uso de la tecnología para reducir la descarga de retardo de visualización con estas técnicas, los televidentes pueden sentirse como en casa, incluso si los espectadores olímpicos de los asientos delanteros para experimentar, o elegir un lugar diferente dentro del concepto de ángulo de carrera.