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1. NVIDIA Huang Renxun: C'est le début de la révolution de l'IA, et nous y sommes.
Dans l'avenir l'intelligence artificielle partout, au diagnostic médical du pilote automatique, la robotique, les villes intelligentes. En plus de la table contestée Google, Microsoft, Apple et d'autres géants de la technologie Tesla, soutenu derrière cette nouvelle ère, est-ce Né à Tainan, entrepreneur chinois de neuf ans aux États-Unis - fondateur et PDG de NVIDIA Huang Renxun.
26 octobre matin. Moins de dix heures, Le Méridien a rempli le deuxième étage de la foule, l'agitation et l'excitation dans l'air est nettement plus rafraîchissant que le café. Ceci est GTC 2017 lieu Taiwan, tous ceux qui sont intéressés par l'intelligence artificielle et de la profondeur de l'apprentissage développeurs, chercheurs et leaders de l'industrie ici, en essayant de fondateur de NVIDIA et les mots de PDG Jen-Hsun Huang, l'avenir du monde pour capturer le regard.
Les lumières se sont sur, portant toujours l'amour en cuir noir qui sort en public, Jen-Hsun Huang, un vêtement brillant Trotter a mis le pied sur la scène, « Ceci est le début d'une nouvelle ère », at-il dit, l'ouverture: « Ceci est le début de la révolution AI, Et nous sommes au milieu de ça, à cheval sur les vagues. "
En effet, l'année dernière, NVIDIA peut dire de se tenir sur la plus haute ondes tête. Selon le dernier rapport sur les bénéfices, les revenus de NVIDIA et le bénéfice par action ont atteint un record élevé, dépassant les attentes initiales. Et dans le cadre du marché optimiste au sujet de cette année, actions de NVIDIA a augmenté de 92%, la valeur de marché a dépassé 100 milliards $ de plus, et doublé par rapport à l'année dernière, devenant la star de l'industrie la plus regardée. tout cela, NVIDIA liée à l'intelligence artificielle est étroitement liée à une profonde restructuration au cours des dernières années.
GTC à cette année la conférence, du pilote automatique, équipement réseau, la réalité virtuelle et au diagnostic médical, Jen-Hsun Huang parler de quoi que ce soit, même a annoncé le ministère de la Science et de la coopération et de développer conjointement 3 un millier de personnes au cours des quatre prochaines années pour développer, laisser incuber écosystème de l'industrie. cela représente aussi l'avenir dans diverses scènes, NVIDIA ne sera pas absent.
NVIDIA peut aller aujourd'hui, absolument pas être décrit comme la voile en douceur. Mais précisément, chaque fois que vous allumez la stratégie, Huang peut voir plus loin que les autres, et avant l'arrivée de la prochaine vague de tendances, préparer secrètement la poudre à canon correspondent défi.
première salve de crise de NVIDIA dans peu de temps après la société a été fondée. En 1995, NVIDIA a pris deux ans pour la recherche et le développement, a finalement lancé sa première puce graphique NV1. Cependant, cette puce ainsi que le lancement ultérieur de NV2, mais comme avec Microsoft windows 95 n'est pas compatible avec la norme développée par Direct3D, et ainsi se frayer un chemin sur le marché. parier sur le mauvais trésor Jen-Hsun Huang, avait déterminé les mises à pied, l'entreprise a réduit le nombre de 100 personnes à 30 personnes.
Pour revenir au principal champ de bataille, Huang introduction sang de nouvelles technologies, l'expertise informatique de haute performance braconnage David Koch (David Kirk) directeur scientifique série de processeur graphique Dr. GPU et a lancé le premier GeForce256 de produits en 1999, la position de l'entreprise NVIDIA dans l'industrie de l'infographie. en plus, sous la conduite de Cork, NVIDIA a introduit la technologie d'intégration CUDA (calculer l'architecture Unified Device, une architecture informatique unifiée), vous pouvez utiliser la puissance de traitement du GPU pour augmenter les performances de calcul de cette. , il est l'impact d'un tournant majeur dans le développement de NVIDIA plus tard.
le développement du GPU, non seulement conduit à une vague de révolution de l'intelligence artificielle, d'autre part, ils ont ouvert les fournisseurs de matériel carte graphique NVIDIA transition de la plate-forme d'intelligence artificielle pour les opportunités de la société. En 2012, l'étudiant diplômé de l'Université de Toronto bois Alex. G Ostrovsky ( alex Krizhevsky) dans les deux jours, avec deux logiques de calcul GPU NVIDIA GeForce GTX 580 AlexNet former le réseau de neurones pour reconnaître l'image et de gagner ce championnat papier IMAGEnet. les nouvelles est sorti, a immédiatement attiré le monde des chercheurs en intelligence artificielle regarder. Depuis lors, de nombreux chercheurs ont commencé à utiliser GPU NVIDIA intelligence artificielle exécuter l'apprentissage en profondeur.
Maintenant, dans les services web, transport, santé, finance et fabrication, les chercheurs de toutes les grandes industries ont utilisé NVIDIA pour développer leur propre intelligence artificielle, et même les voitures électriques intelligentes AlphaGo et Tesla de Google qui ont vaincu les World Chess Kings L'informatique basée sur le GPU, et jusqu'ici plus de 2000 startups d'IA ont été construites sur NVIDIA, faisant de NVIDIA un véritable fondateur de l'intelligence artificielle. "Je pense que dans une entreprise en pleine croissance En tant que PDG, nous devons constamment nous rappeler: toutes les quelques années, je vais me réformer, et ne pas avoir peur de faire des erreurs. "Des résultats actuels, nous pouvons voir le rappel de Huang Renxun, pas seulement pour en parler.
Visant la tendance, tentative audacieuse, évolution continue.Au moment de l'extinction, NVIDIA a longtemps été hors de la perspective d'un créateur, au cours des dernières années, Huang Renxun humeur personnelle a changé? "Pas différent, je pense Comme un adolescent! "Le même cuir noir, le même regard confiant, l'avenir, son auto-combat se poursuivra.
2. Microsoft Asia Research Institute: l'IA aux données comme le noyau de l'innovation d'application accueillent l'innovation;
Ces dernières années, les problèmes d'intelligence artificielle deviennent à nouveau la mise au point, et l'Université de Californie à professeur de Berkeley, académicien des hôpitaux américains Michael Jordan a déclaré que ce n'est pas dans la magie de la grande époque bang de l'intelligence artificielle, il faudrait aussi prendre des centaines d'années pour mettre cette tour construit, un algorithme simple actuellement pas nécessaire, mais de créer un marché, et de combiner les besoins des utilisateurs de l'entreprise, que cette zones interactives, facilité d'utilisation, puis progressivement apprendre à adapter, à devenir l'intelligence artificielle obtenir une réelle intelligence, la loi du développement de l'informatique Internet ces années montre que la demande de l'application favorisera à son tour l'approfondissement du développement technologique, ne fait pas exception dans le domaine de l'intelligence artificielle, cependant, que tous les besoins sont présents dans la première ligne de tous les horizons de la vie, comment ceux-ci La combinaison des besoins et des technologies d'intelligence artificielle de pointe est exactement ce que Microsoft Asia Research a pensé au cours des deux dernières années.
L'étape de base, le développement AI est des données, et sont accumulées dans les différents secteurs de la ligne, précipitant une grande quantité de données, si elles peuvent être utilisées efficacement, il apportera des changements dans l'industrie, de l'avis de Microsoft, domaine de la recherche universitaire AI il doit également être étroitement intégré aux diverses industries, la seule façon de se bloquer sur l'étincelle de l'innovation et transfrontalière, alors que Wall Street, avec la machine mis à acheter et vendre des contrats à terme sur actions, et d'autres systèmes de négociation automatisés sont la nouvelle norme, AI est devenu les entreprises financières renforcent le noyau technologie tueur compétitif, que ce soit dans le coin, sur Internet ou dans les services bancaires communautaires, les services de prêts à la consommation, mais aussi à cause de l'infiltration du dénominateur commun AI et plus pratique, est l'utilisation de grandes quantités de données pour analyser les risques financiers et nœud avantages .
Zhang Yizhao a déclaré que la grande richesse de données et d'informations est le plus grand cadeau de cette époque, et ils sont également en train de subvertir les scénarios financiers les plus courants. Par exemple, les données des prêteurs individuels peuvent révéler des informations clés, même des amis publiés Cercle, positionnement de bracelet de sport, peut devenir une source d'information face à la gestion financière émergente, l'assurance de nouveaux produits, à la fin qui convient le mieux à leurs propres, peut être un conseiller financier professionnel, les consultants d'assurance peuvent ne pas être en mesure de donner immédiatement La réponse, l'une est l'explosion des données et des informations, et l'autre est l'analyse, le résumé et la transmission de messages valides, la division des messages entre utilisateurs et fournisseurs de services, est le point d'entrée potentiel de l'IA dans le secteur financier.
Zhang Yi Zhao a également déclaré que la machine est mieux à la mémoire de données et de finition, pour le rendre plus intelligent et avoir plus de capacités analytiques, c'est l'étape actuelle de l'objectif AI, en plus de différents clients recommandent financière, d'assurance et autres Produits, mais aussi fournir des milliers de services financiers, et dans le back-end de l'industrie financière, la puissance d'IA du même grand espace, similaire à «les taux d'intérêt ont augmenté de 0,5% au cours des 50 dernières années l'impact? Pour les êtres humains, il peut être clair que seuls les analystes les plus expérimentés peuvent l'expliquer clairement, mais il peut rapidement analyser des modèles analogiques dans des situations historiques similaires en comparant les données chronologiques et même analyser et prédire. Pour arriver à un tel modèle, cela peut prendre des décennies d'expérience et l'IA peut rapidement franchir les limites du terrain avec l'aide d'experts de l'industrie.
Il a ajouté qu'il y a quelques années, le tsunami dans l'océan Indien avait provoqué des inondations dans de nombreuses villes de Thaïlande et que le tsunami n'a pas seulement touché les maisons des gens ordinaires, mais aussi les expéditions mondiales de PC. En effet, de nombreuses pièces en PC sont fabriquées en Thaïlande et, d'une manière générale, la relation entre la crue du tsunami et les envois de PC ne sera pas facilement perceptible, mais elle existe en réalité. , Les analystes de l'industrie peuvent utiliser l'intelligence artificielle et les données volumineuses pour se faire une idée et prendre les décisions appropriées.
De même, les inondations dévastatrices qui ont eu lieu au Texas cette année ont entraîné la fermeture de nombreuses raffineries, ce qui a certainement affecté les prix du pétrole, en raison de la complexité des facteurs influents dans les tronçons supérieur, intermédiaire et inférieur de tout l'écosystème. Analyse, la raffinerie est au milieu de toute la chaîne écologique, si la production d'arrêt entraînera non seulement des prix plus bas du pétrole raffiné, le pétrole brut en amont est également susceptible de vendre pauvres, entraînant une baisse des prix, tandis que dans le monde réel, Comment inclure plus de variables, construire un modèle plus raisonnable dans un contexte plus large, sont autant de problématiques explorées par Financial AI.
En Juin, le Fonds Microsoft Research Asia et la Chine ont annoncé une coopération stratégique sur la recherche en IA, y compris la recherche par reconnaissance des formes pour prédire les tendances du marché, basée sur l'étude approfondie des facteurs importants qui influent sur le marché minier dans les applications de services financiers, basés sur les machines apprentissage Méthodologie industrie roues, la construction de profils financiers basés sur les grandes données, en utilisant des données basées sur les réseaux sociaux et logiciels d'application, etc., d'identifier et de compréhension approfondie des clients, etc. le désir interne de saisir cette occasion possible d'étudier AI + limites financières pour promouvoir le secteur financier restructuration intelligente. les quantités massives de données et d'informations pour faire une réelle valeur de différence, il est la mission où l'IA financière, ancien analyste de femme au foyer souvent réticents à cuire moins mètres, les matières premières aujourd'hui considérablement enrichi, femme intelligente qui peut profiter de plus efficace construit avant outil AI qui permet aux données de faire un meilleur repas, les analystes fonctions seront ajustées en conséquence les résultats en fonction des années d'expérience de l'industrie à l'analyse AI de traduction et d'interprétation, et à son tour pour vérifier et optimiser Modèle: AI + financier n'est pas un remplacement humain, mais la re-division du travail, AI + HI Ensemble, l'ensemble de l'industrie améliorera considérablement l'efficacité de la production.
Zhang Yizhao a fait remarquer qu'il ya une nouvelle machine automatique à Beijing, la maison de Microsoft, et il est de pédale d'accélérateur Microsoft Gan à la société, cette surface ne semble pas les machines distributrices de route beaucoup différentes et les distributeurs automatiques recherchent, mais il est couvercle en verre mystère caché, regard plus attentif révèle que l'enveloppe de verre est également un écran, comme un œil de la machine permet d'identifier le sexe les consommateurs, l'âge, même si l'expression des produits sélectionnés, si l'attente pendant un certain temps devant elle, peut-être vous trouverez approché, nous avons l'occasion de recommander certains peuvent être intéressés par des babioles et ainsi de suite au client, lorsque la carte de crédit à la clientèle, micro lettre, la caisse Alipay, les habitudes de consommation, les dossiers d'interaction sont stockés sur le bas, ce détaillant mots, est le plus frais, de valeur, de vraies données de première main. Zhang Yizhao a également souligné que ce distributeur peut être considéré comme un détail prototype AI +, beaucoup de technologies AI comme la reconnaissance de visage, vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et peut donc appliquée à chacun la caisse du supermarché, les entreprises ne ont pas besoin d'identifier les caractéristiques d'un client particulier, vous pouvez obtenir tout le spectre des groupes de consommateurs, tels que NIKE, ZARA, STARBUC KS autres marques bien connues, ces dernières années de plus en plus d'attention à leurs clients actuels et potentiels des caractéristiques de l'évolution, avant que le prix à copier par le personnel, les enquêteurs travaillent à faire à l'avenir et l'IA se combinent travaux connexes sera plus facile, achèvement précis et efficace, afin de mieux positionner le ton de la marque en plus, en tant que consommateurs quel genre de produits, tels que la quantité de stocks devraient se préparer à de tels problèmes, avec l'aide de détail AI ne sera plus un problème, par exemple: la montée des magasins sans pilote et par les prévisions météorologiques pour prévoir des masques, des purificateurs d'air ventes et les stocks, etc., permet d'analyser et de prévoir de plus en plus précis avec l'aide de l'intelligence artificielle.
Zhang Yizhao dit que, en plus de l'une des industries financières et de détail, l'industrie de la logistique est pénètre rapidement l'industrie de l'IA, que ce soit un autour de partout vélo partagé, ou derrière le personnel de livraison / à emporter système logistique, ou est achats à l'étranger, le commerce mondial impliqué système mondial de la logistique, les changements sont produits sous l'influence de l'intelligence artificielle, et même certaines entreprises de logistique en arrière-plan, ainsi que l'augmentation spectaculaire de la quantité de données qu'ils obtiennent un aperçu de l'industrie bien au-delà des gens imaginent.
Zhang Yizhao a également dit que une autre scène futuriste se produit dans l'industrie manufacturière, en fait, 4,0 Industrie, Made in China 2025 peut être considérée comme la vision future des applications AI dans l'industrie de la fabrication, de la robotique de plus en plus intelligents , robots, capteurs, ont été sous beaucoup d'êtres humains ne ont pas besoin d'avoir trop d'interaction avec l'application de la profondeur de la scène, l'incubation d'accélérateur Microsoft de plusieurs entreprises dans ce domaine a également fait une bonne tentative, comme l'utilisation de la technologie des drones à l'exploration production d'énergie éolienne , sous la fissure d'équipements spéciaux et des matériaux tels que des câbles à haute tension, et en conséquence des travaux d'entretien et ainsi de suite. en revanche, les utilisateurs finaux ne doivent pas avoir trop de scénarios d'interaction dans la logistique, la fabrication, les applications d'intelligence artificielle à une assez rapide et dès que nous sommes optimistes quant à la santé, la santé et d'autres domaines, mais parce que soumis à divers mécanismes de gestion, contraintes limitent l'interaction humaine, lenteur des progrès dans l'application de l'intelligence artificielle.
Zhang Yizhao qui, en plus d'AI voir l'impact des changements dans divers secteurs et apporté, en tant que pionnier de la recherche sur l'intelligence artificielle, Microsoft Research Asia veulent naturellement pouvoir ère AI est sur le point d'ouvrir ce nœud, afin de promouvoir davantage l'approfondissement de l'industrie AI +, Accélérer l'arrivée de l'ère de l'intelligence artificielle, donc, avec l'idée d'établir des échanges d'innovation, espérer l'échange d'innovation Comme une convergence de Microsoft Research Asie meilleurs experts en technologie et experts dans diverses industries innovation sagesse, expérience, plate-forme technologique qui permet Microsoft Research Asie et grandes entreprises sur le marché chinois, les institutions d'investissement, les ministères d'établir des liens plus étendus et de coopération en profondeur, nous construisons une plate-forme de communication entre l'industrie pour discuter de l'ère AI de l'innovation technologique.
En outre, Zhang Yizhao a également souligné que bien que la recherche Microsoft Research Asia avec technologie de pointe AI et une forte résistance de la recherche scientifique, mais les chercheurs de la réalité de l'industrie ne comprennent pas le scénario d'application, il n'y a pas de données réelles de l'industrie, à l'origine basé sur une petite quantité de données vous pouvez construire des modèles de l'époque est passé, l'avenir de l'AI doit être construit sur la base des données importantes, donc associée à l'industrie de l'IA est une tendance inévitable, maintenant il est le meilleur point de départ dans le temps. il a en outre souligné que l'IA plus une bonne façon de la terre se développe rapidement, afin d'accélérer l'AI dans la productivité, la vitesse réelle d'atterrissage.
Zhang Yi Zhao a déclaré dans le même temps, pour Microsoft Research Asia, continuer à la recherche fondamentale dans le domaine des ordinateurs, tandis que la création de l'innovation est de permettre aux chercheurs et aux chercheurs de mieux considérer du point de vue pratique Questions de recherche scientifique, l'avenir sera à travers des conférences technologiques à huis clos, séminaires et autres formes de combler la sagesse et les ressources de l'industrie, problèmes spécifiques rencontrés dans la transformation numérique des entreprises, sur mesure une partie dédiée de l'échange technologique, et une entreprise ensemble Explorez le brillant avenir de l'industrie AI +
3. Allemagne Isra Vision machine Vision Factory a bondi de 1 pour cent, un record;
Isra Vision AG, fournisseur allemand de technologie de vision industrielle 3D, a annoncé aujourd'hui ses revenus pour l'exercice fiscal 2016/2017: les revenus ont augmenté de 11% à 143 milliards d'euros, la marge brute est passée de 56% il y a 57%, EBITDA (avant impôts, L'EBITDA a progressé de 14% à 42,8 millions d'euros, le taux d'EBITDA a augmenté de 29%, passant de 29% à 28 millions d'euros, tandis que le bénéfice par action a augmenté de 17% à 4,68 euros.
Isra publiera les résultats complets de l'exercice 2017/188 en février 2018. Le carnet de commandes actuel d'Isra s'élève à plus de 90 millions d'euros, contre 85 millions un an plus tôt.La société estime initialement une marge bénéficiaire pour 2017/2018 d'au moins Stable au niveau de l'année dernière, le chiffre d'affaires devrait progresser de 10 à 14%.
Au 30 septembre 2017, les liquidités d'Isra Vision ont augmenté de 76% à 29,7 millions d'euros et les stocks ont été réduits de 3% à 32,7 millions d'euros.
affichage du système de cotation Thomson Reuters, Isra Vision en stock allemandes cotées en bourse a augmenté de 10,66% le 15, pour clôturer à 199,75 euros, un haut de clôture record de l'histoire, l'année dernière augmentation cumulative de 103,52%.
QY Market Insights Septembre a souligné, les entreprises de vision industrielle 3D, y compris Keyence Corporation (6861.JP), Cognex (Cognex Corp., CGNX.US) et Isra Vision.
affichage du système de cotation global gagnant Castrol XQ, Keyence le 24 Novembre un record de clôture record jusqu'à présent cette année (à la date de clôture 15 Décembre) Augmentation cumulative de 57,9%.
Cognex, le leader mondial de la vision industrielle pour l'automatisation des processus, a progressé de 0,13% à 60,97 $ le 15, soit une hausse de 91,67% depuis le début de l'année.
troisième trimestre de 2017 Cognex (à compter du 1er Octobre, 2017) la croissance du chiffre d'affaires annuel de 76% (trimestre de 50%) pour atteindre un record 2,59739 cent millions $, la marge brute de 78% à 76 il y a un an %, taux de résultat opérationnel de 37% à 42% il y a un an, non conformes aux PCGR (non-GAAP) résultat dilué par action de 0,58 $ il y a un an a bondi de 91% à 1,11 $.
Le fondateur de Cognex, Robert J. Shillman, a souligné que les revenus, le bénéfice net, le bénéfice par action et les marges bénéficiaires de Cognex pour le troisième trimestre ont tous atteint des niveaux record.
4 géant de la technologie pour saisir le marché de l'IA, comment les puces intelligentes apportent le changement à la vie;
Smart NetEase Nouvelles Décembre 18 nouvelles "géants de l'industrie de la technologie semble avoir pleinement accepté la révolution de l'intelligence artificielle. Apple, Qualcomm et Huawei a créé une puce mobile, conçue dans le but de ces puces est de fournir un apprentissage machine plus bonne plate-forme, mais différentes sociétés de conception de puces ont adopté une manière légèrement différente. Huawei a publié Kirin 970 à l'IFA de cette année, ils appellent le premier chipset avec une unité de processeur neuronal dédié (NPU) de puis Apple a sorti l'A11 puce bionique, la puce est iPhone8, 8Plus et x elle assure la puissance du moteur. A11 puce bionique est que les nerfs processeur moteur est conçu pour l'apprentissage de la machine et la conception.
La semaine dernière, Qualcomm a annoncé le Snapdragon 845, la puce peut être envoyé tâche AI au processeur central le plus approprié méthodologie de conception du système de ces trois sociétés n'est pas beaucoup de différence - se résume à chaque puce pour les développeurs Les droits d'accès fournis et la quantité d'énergie consommée par chaque paramètre.
Avant de discuter de cette question, nous allons trouver une puce de l'intelligence artificielle avec cpu existants quel genre de différents. Dans l'industrie, vous entendrez souvent le terme d'intelligence artificielle appelée « informatique hétérogène » est. Elle se réfère à système en utilisant une variété de processeurs, et chaque processeur a des fonctions spécialisées afin d'obtenir une meilleure performance et économie d'énergie de ce terme n'est pas nouvelle, beaucoup ont utilisé existantes et chipset. - Par exemple, ces trois nouveaux produits ont adopté ce concept à des degrés divers.
Au cours des trois dernières années, l'architecture de l'utilisation cpu téléphones intelligents big.little, il peut être l'énergie de base relativement lente et plus rapide, plus faible noyau de la consommation d'énergie ensemble. Notre objectif principal est de rendre la puce il peut occuper moins d'énergie pour obtenir une meilleure autonomie de la batterie. Grâce à cette architecture, le premier téléphone mobile, y compris Samsung Galaxy S4, il est seulement dans sa société de production indépendante puces Exynos5, ainsi que Mate8 de Huawei et l'honneur 6.
« Puce intelligence artificielle » de cette année pour faire de ce concept un peu plus loin et l'apprentissage de la machine pour effectuer des tâches en ajoutant de nouveaux composants dédiés, ou peuvent être effectuées à l'aide d'une des tâches d'apprentissage machine autre noyau de faible puissance. Par exemple, vous pouvez l'utiliser Xiaolong 845 le processeur de signal numérique (DSP) pour gérer les tâches longues à exécuter nécessitent un grand nombre de double comptage, par exemple, un utilisateur a besoin de trouver les mots chauds en analysant dans une longue conversation Gary Brotman, directeur général des produits de Qualcomm a dit Engadget, d'autre part, comme la reconnaissance d'image doit mieux gérer par le GPU, Bratman responsable du développement de la plate-forme Snapdragon de l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage machine intelligente.
En même temps, l'application A11 bionique d'Apple sur son GPU ajouter un moteur de neurones pour accélérer la détection des visages, déplacer des mots et des expressions commentaires Certains utilisent des applications tierces. Cela signifie que lorsque vous démarrez ces processus sur iPhoneX quand, A11 ouvrira moteur de calcul neuronal pour vérifier l'identité de l'utilisateur, ou de mettre votre visage versé dans « caca parler » cette application.
Dans puce Kirin 970, NPU se chargera des tâches, telles que la numérisation et utiliser Microsoft Translator pour traduire le texte dans l'image. Ceci est de loin les seules applications tierces optimisés pour la puce. Huawei a déclaré que son isomère « hiai » la structure informatique qui maximise les performances de la plupart des composants du chipset, il peut assigner une tâche à l'intelligence artificielle plus que simplement NPU.
En dépit de ces différences ne disent pas, ce nouveau moyen l'architecture que le passé ne peut traiter dans la machine cloud computing d'apprentissage, peut maintenant fonctionner plus efficacement sur le corps de l'appareil. Tâche AI à exécuter en utilisant une non-CPU, téléphone mobile de l'utilisateur peut gérer plus de choses en même temps, ils ne connaîtront pas un délai d'attente des ennuis lorsque vous ces applications telles que la traduction ou à la recherche d'un chien dans l'image pour vous.
De plus, ces programmes gérés sur les téléphones mobiles sans données de l'utilisateur seront envoyés vers le cloud, qui ont aussi une meilleure protection de la vie privée des utilisateurs, car elle peut réduire les chances des pirates d'accéder aux données.
Un autre grand avantage de ces puces d'intelligence artificielle est d'économiser l'énergie. En raison des travaux est la consommation de la batterie répétitive, nous de téléphone doit être une distribution plus raisonnable pour ces processus en double. GPU ont tendance à absorber plus d'énergie, donc si elle est remplacée le DSP est plus économe en énergie, et il peut obtenir un effet similaire avec le GPU, ce dernier est le meilleur choix.
Pour être clair, au moment de décider d'exécuter certaines tâches, la puce elle-même ne décide pas qui à utiliser comme base du lecteur système. »Aujourd'hui, les développeurs et les fournisseurs veulent lancer puce intelligence oem artificielle, dit Brotman. Les programmeurs peuvent en utilisant une base de données pris en charge comme le tensorflow de Google (ou, plus précisément, son mouvement la version Lite) pour choisir d'exécuter leur modèle de base. Qualcomm, Huawei et Apple ont adopté le tensorflow Lite et Facebook et d'autres Caffe2 populaires options qu'ils programme de soutien au design. Qualcomm prend également en charge le nouveau système d'échange de réseau de neurones ouvert (ONNX), tandis que le cadre d'Apple grâce à son noyau ML pour les modèles d'apprentissage automatique ajouter une plus grande compatibilité.
Jusqu'à présent, ces puces ont pas d'impact significatif dans le monde réel. Fabricants CHIP leurs propres résultats vanter des tests et des repères, mais les résultats des tests jusqu'à ce que le programme d'intelligence artificielle avant notre vie quotidienne deviennent une partie importante de n'a pas de sens, parce que nous sommes dans des dispositifs d'apprentissage automatique permettent aux premiers stades de développement, et l'utilisation de nouveaux développeurs de matériel très peu. géant de la technologie IA pour saisir le marché, apporter à la vie intelligente comment changer la puce
Mais maintenant, il est clair que la concurrence a commencé, les concurrents se concentre sur la façon dont les tâches liées à l'apprentissage machine à courir plus vite sur l'appareil de l'utilisateur, et plus de puissance. Nous avons juste besoin d'attendre un certain temps, vous pouvez voir du traditionnel Chip aux changements de puce d'intelligence artificielle nous apportent l'aide de la vie.
Photo: Huawei (Kirin processeur AI), Apple (A11 core du processeur). (De: Engadget Compile: NEW YORK voir la compilation en dehors de la révision du robot: payer une fois)
5.Google Neural Network aide la NASA à identifier de nouvelles planètes soulignant les limites de la technologie AI
Application de l'intelligence artificielle (AI) a été étendue à l'exploration spatiale, la NASA (NASA) a annoncé que, dans l'équipe IA Google pour aider le développement des réseaux de neurones, pour détecter des planètes hors du système solaire, deux dont l'un est nommé « Depler- 90i ', environ 2545 années lumière de la Terre Kepler-90 « course stellaire. astronaute de la NASA Andrew Vanderburg décrit Kepler-90 tourne autour de la version mini du système solaire, de petites et grandes planètes qui sont disposées vers l'extérieur dans la NASA a découvert après la planète, le nombre de planètes Kepler-90 est élevée à 8, l'équivalent du système solaire. en fait, les deux planètes d'information dès il y a en présence du satellite Kepler de la NASA quatre ans, bien que la NASA les a découverts, mais pas plus profond compréhension. mission Kepler est en dehors de la Voie Lactée, à la recherche de planètes semblables à la Terre détectés au cours des années à 35 000 planètes pourraient être des signaux, car les données sont trop volumineux pour être projeté manuellement. la NASA a sélectionné la plus forte probabilité de systèmes d'automatisation De la planète, mais parfois des signaux plus faibles sont manqués. Maintenant, Vanderburg et Google ingénieur Christopher Shallue a décidé d'utiliser l'apprentissage automatique et le réseau de neurones de Google pour filtrer les anciennes données, 10 000 5 000 signal de réseau de formation Kepler, après analyse du système dans lequel sont connus planète près de 1000 stylos de signaux faibles, et enfin creuser ces deux planètes ont été enterrés depuis des années. Vanderburg ledit réseau de neurones est pas encore parfait, parfois il y a une erreur, mais ont pu trouver plus de planètes déjà manquée. nouvelles découvertes de la NASA mettent en évidence les applications potentielles de l'apprentissage machine en dehors de la science informatique, la NASA a déclaré que l'avenir utilisera AI pour aider plus de missions d'exploration. DigiTimes