211service.com
Silikonchips som ser kommer att göra din smartphone briljant
Många av enheterna runt omkring oss kan snart få kraftfulla nya förmågor för att förstå bilder och video, tack vare hårdvara designad för maskininlärningstekniken som kallas djupinlärning.
Företag som Google har gjort genombrott inom bild- och ansiktsigenkänning genom djupinlärning, med hjälp av gigantiska datamängder och kraftfulla datorer (se 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Nu säger två ledande chipföretag och den kinesiska sökjätten Baidu att hårdvara kommer som kommer att föra tekniken till telefoner, bilar och mer.
Chiptillverkare avslöjar vanligtvis inte sina nya funktioner i förväg. Men vid a konferens om datorseende tisdag, Synopsys , ett företag som licensierar mjukvara och immateriella rättigheter till de största namnen inom chiptillverkning, visade upp en ny bildprocessorkärna skräddarsydd för djupinlärning. Det förväntas läggas till chips som driver smartphones, kameror och bilar. Kärnan skulle uppta ungefär en kvadratmillimeter utrymme på ett chip tillverkat med en av de mest använda tillverkningsteknikerna.
Pierre Paulin, chef för FoU på Synopsys, berättade MIT Technology Review att den nya processordesignen kommer att göras tillgänglig för hans företags kunder i sommar. Många har uttryckt ett starkt intresse för att få tag i hårdvara för att hjälpa till att implementera djupinlärning, sa han.
Synopsys visade en demo där den nya designen kände igen hastighetsbegränsningsskyltar i bilder från en bil. Paulin presenterade också resultat från att använda chipet för att driva ett nätverk för djupinlärning som tränats för att känna igen ansikten. Det träffade inte precisionsnivåerna för de bästa forskningsresultaten, som har uppnåtts på kraftfulla datorer, men det kom ganska nära, sa han. För applikationer som videoövervakning fungerar den mycket bra, sa han. Den specialiserade kärnan använder betydligt mindre ström än ett konventionellt chip skulle behöva för att utföra samma uppgift.
Den nya kärnan kan lägga till en viss grad av visuell intelligens till många typer av enheter, från telefoner till billiga säkerhetskameror. Det skulle inte tillåta enheter att känna igen tiotusentals objekt på egen hand, men Paulin sa att de kanske kan känna igen dussintals.
Det kan leda till nya typer av kamera- eller fotoappar. Paulin sa att tekniken också kan förbättra bil-, trafik- och övervakningskameror. Till exempel kan en säkerhetskamera för hemmet börja skicka data över Internet först när en människa kommer in i bilden. Du kan göra finare saker som att upptäcka om någon har ramlat på tunnelbanan, sa han.
Jeff Gehlhaar, vice vd för teknologi på Qualcomm Research, talade vid evenemanget om sitt företags arbete med att få igång djupinlärning på appar för befintlig telefonhårdvara. Han avböjde att diskutera om företaget planerar att bygga in stöd för djupinlärning i sina chips. Men när han pratade om branschen i allmänhet sa han att sådana chips säkert kommer. Att kunna använda djupinlärning på mobila chips kommer att vara avgörande för att hjälpa robotar att navigera och interagera med världen, sa han, och för ansträngningarna att utveckla autonoma bilar.
Jag tror att du kommer att se anpassad hårdvara dyka upp för att lösa dessa problem, sa han. Våra traditionella metoder för kisel kommer att ta slut på bensin, och vi måste kavla upp ärmarna och göra saker annorlunda. Gehlhaar angav inte hur snart det kan vara. Qualcomm har sagt att dess kommande generation av mobila chips kommer att inkludera programvara som är utformad för att ge djupinlärning till kamera och andra appar (se Smartphones kommer snart att lära sig att känna igen ansikten och mer).
Ren Wu, en forskare vid det kinesiska sökföretaget Baidu, sa också att chips som stöder djupinlärning behövs för kraftfulla forskningsdatorer i dagligt bruk. Du måste distribuera den intelligensen överallt, var som helst eller när som helst, sa han.
Att kunna göra saker som att analysera bilder på en enhet utan att ansluta till Internet kan göra appar snabbare och mer energieffektiva eftersom det inte är nödvändigt att skicka data fram och tillbaka, sa Wu. Han och Qualcomms Gehlhaar sa båda att att göra mobila enheter mer intelligenta kan mildra integritetskonsekvenserna av vissa appar genom att minska volymen av personlig data som foton som överförs från en enhet.
Du vill att intelligensen ska filtrera bort rådata och bara skicka den viktiga informationen, metadata, till molnet, sa Wu.