يدمج جهاز iPhone X الجديد محركًا عصبيًا للتعرف على الوجه ، ولكن هذه ليست سوى البداية ، حيث تقوم المحركات العصبية المدمجة والمعالجات الذكية المخصصة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي (AI) على الأجهزة الحافة ، مما يؤدي إلى كسر الاعتماد على السحابة. تشمل مزايا معالجة الحواف تقليل الكمون والتغطية الكاملة للشبكة وزيادة الخصوصية والأمان وتقليل الاتصال بالسحابة ، مما يؤدي إلى انخفاض التكاليف ، وبسبب هذه المزايا ، يمكن للأجهزة المحمولة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحقيقه مؤخرًا مشاهد يمكن أن تظهر في الخيال العلمي.
الأجهزة السابقة هي الآن مراكز معالجة البيانات في الوقت الحقيقي
لقد حضرت للتو ندوتنا السنوية ، وأتيحت لي الفرصة للتعرف على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في العالم المتضمن ، فالآلات التي كانت ذات يوم ميكانيكية بحتة ، مثل السيارات والطائرات بدون طيار والروبوتات ، أصبحت الآن ذكية وذات رؤية. تستخدم هذه الأجهزة الآن رؤية الكمبيوتر وانصهار أجهزة الاستشعار لجمع البيانات ومعالجتها واتخاذ قرارات في الوقت الفعلي ، وفي بعض الحالات ، مثل السيارات بدون طيار والسيارات بدون طيار ، صنع القرار أمر بالغ الأهمية ، والتأخير في معالجة السحابة يمكن أن يؤدي إلى أوقات استجابة غير مقبولة.عن طريق الذكاء على الرقاقة ، يتم تعريف هذه الآلات بدقة أكثر كمراكز بيانات.
السيارة هي مثال جيد من دون طيار، فإنه يتطلب الكثير من أجهزة الاستشعار البصرية وغيرها، فضلا عن حلول المعلومات والأقمار الصناعية الاتصال المختلفة. ويجب أن يكون أيضا 'المخ' لتكامل البيانات وتتم معالجة التحليل في وقت واحد يستند سحابة وسوف المعلومات أيضا أن تلعب دورا في وظيفة الطيار الآلي، لذلك يجب أن يكون هناك قرارات جزء من الثانية على متن المعالج. حتى حالة متفرقة، لن تكون هناك عملية خطيرة للسيارة وحرجة للغاية. ولذلك، المعالج يستطيع التعامل مع حسابات التعلم العميق المكثف ضرورية ، وليست ميزة اختيارية.
أصبحت معالجة حافة الشبكة العصبية التيار الرئيسي
في مجال الهواتف الذكية ، عادة ما تكون شركة أبل بمثابة محك لملحق جديد أو سوق متخصصة ، مع محرك عصبي مخصص على الهاتف كما يتم إطلاق iPhone X الرائد الجديد الرائد شيء واحد كبير حول معالجة حافة الذكاء الاصطناعي ، تماما كما تنبأ زميلي قبل إصدار أحدث هاتف آبل ، يعني أن كل جهاز مجهز بكاميرا قريبا سوف يتضمن DSP مرئي أو معالج شبكات عصبية متخصص آخر. داخل المحرك العصبي تطبق التكنولوجيا الوجه ID التي تسمح للمستخدمين بمشاهدة هواتفهم من أجل فتح اي فون. زمن الاستجابة فائقة السرعة إلى جانب مستوى الاعتبارات الأمنية والخصوصية تحتاج إلى كل شيء يجب القيام به في عملية التعرف على الهاتف. الآن إلى الجهاز مع سوف تستمر قدرات الذكاء الاصطناعي بالتأكيد في تقديم المزيد من ميزات الذكاء الاصطناعي المثيرة.
كما أضافت غوغل وظائف مماثلة إلى هاتفها المحمول الرئيسي، بكسل 2، من خلال معالج يسمى بكسل البصرية الأساسية، والتي جوجل أن التفريق في قطاع الهواتف الذكية ذات قدرة تنافسية عالية. واحد هو إطلاق الهاتف الذكي بكسل مع برنامج متفوق على الكاميرا، ولكن الحساب المكثف المطلوبة للصور، وطلقة واحدة طلاء الخلفية ومجموعة ديناميكية من الصور تعزيز وظائف الهواتف الذكية القياسية التي تأتي مع معظم الهواتف الذكية الرائدة اليوم لا يمكن تشغيل الجهاز بكفاءة، لذلك قررت جوجل لإضافة شريحة ثانية لهذه الميزات، والتي يمكن أن تكون فارق رئيسي آخر عن طريق إضافة قدرات منظمة العفو الدولية، وهواوي أعلنت مؤخرا عن دمج المحرك العصبي في كيرين 970، وكذلك العديد من الشركات الأخرى تنضم أيضا إلى المنافسة.
كيفية تحقيق الذكاء على رقاقة على أساس محرك دسب البصرية؟
في حين أن فوائد معالجة حافة واضحة، فإنه يشكل أيضا تحديا في نفس الوقت، والتحدي هو كيفية وضع عمليات البيانات التي يمكن القيام بها على خوادم العملاقة في جهاز صغير محمول باليد في حين تستهلك الطاقة من قبل العديد من المهام معالجة أخرى هذا هو السبب في دسب البصرية أمر حاسم لنجاح تنفيذ معالجة منظمة العفو الدولية القائم على الحافة، وناقلات مبسطة وفعالة ولكنها قوية يجعل معالجات دسب الخيار الأمثل لأداء أعباء العمل المحرك العصبي.
وهناك تحد آخر هو كيفية ترحيل شبكة عصبية قائمة إلى بيئة دسب جزءا لا يتجزأ، والتي يمكن أن تكلف الكثير من الوقت اللازم لتطوير، والتي يمكن أن تكون مكلفة للغاية، ولكن يمكن تولشين الآلي دعم "العمليات الرئيسية" وخدمة وقفة واحدة تحليل الشبكة والتحسين في بيئة مدمجة، فمن المهم لمثل هذه الأداة لتغطية عدد كبير من الشبكات للدولة من بين الفن لضمان أن أي شبكة يمكن بسهولة أن يكون الأمثل وتشغيلها على الأجهزة المضمنة.
بعد زرع وعملية التحسين كاملة، وعادة ما يكون هو عينات إدخال البيانات في، مع فقدان الحد الادنى من المعلومات من أجل إتمام عملية بسرعة أكبر. على سبيل المثال، في عملية أسرع RCNN (PDF)، لدينا اثنين من مراحل التجهيز، توصيات الإقليمية (مقترح المناطق وتصنيف المناطق.
عائلة سيفا-XM من منخفضة للغاية قوة المعالج DSP البصرية، ويتم تكييف لأداء مثل هذا العمل يمكن أن يضاف إلى مواصلة تحسين الأداء من خلال CEVA-CNN الأجهزة مسرع (هوا)، وتجهيز تسريع الشبكة العصبية (مثل أسرع RCNN). من الرقم يمكننا أن نرى أننا الخامس رؤية جيل معالج CEVA-XM6، بالمقارنة مع الجيل السابق من أداء CEVA-XM4 الحائز على جائزة قد تحسنت بشكل ملحوظ إضافة CEVA-CNN الأجهزة الأداء مسرع هو خطوة كبيرة إلى الأمام في.
دراسة متعمقة على أساس الذكاء الاصطناعي يجلب فرصا لا نهاية لها للأجهزة المحمولة: تحسين الصورة التي حصلت عليها DSLR جودة الصورة وتعزيزها وتطبيقات الواقع الافتراضي، والتوعية البيئية، وتجنب والملاحة، والكشف، وتتبع وتحديد وتصنيف، وتجزئة، ورسم الخرائط، تحديد المواقع، وتعزيز الفيديو، وهلم جرا. لدينا مثل هذه القوة في راحة يدك، ويبدو ميزة مكالمة هاتفية الذكية لا يكاد يذكر.
