Uczenie głębokie wykracza poza granice naszej wyobraźni
Gwałtowny rozwój komunikacji mobilnej – od telefonów komórkowych i tabletów po internet rzeczy (IoT) i Przemysł 4.0 – wiąże się ze wzrostem zapotrzebowania na większą szybkość, mniejsze opóźnienia i zużycie energii oraz zwiększoną funkcjonalność połączonych urządzeń. W związku z tym wbudowane czujniki i przetwarzanie brzegowe (przetwarzanie w pobliżu obrzeża sieci, a nie w jej centrum) odgrywają coraz większą rolę, wypierając scentralizowane przetwarzanie danych i usługi chmurowe. Zespół finansowanego ze środków UE projektu Hailo-8 przygotowuje przełomowe rozwiązanie w dziedzinie przetwarzania brzegowego. Opracowany przez niego pionierski wbudowany procesor SI Hailo-8™ umożliwia zastosowanie uczenia głębokiego w urządzeniach brzegowych, ze szczególnym uwzględnieniem przetwarzania danych z czujników wizyjnych.
Głębokie uczenie, szerokie zastosowania
Uczenie głębokie wykorzystuje wielopoziomową, inspirowaną mózgiem, sztuczną sieć neuronową, która, podobnie jak mózg, może uczyć się bez ustalonych wcześniej zasad, trwałych instrukcji i nadzoru człowieka. Ponadto może ustalić strukturę nieprzetworzonych danych. Dzięki architekturze sprzętowej SI procesora Hailo-8™ urządzenia brzegowe w zaawansowanych zastosowaniach mogą korzystać z możliwości, jakie stwarza uczenie głębokie. Procesor ten zapewnia niezrównaną wydajność SI. Jest przy tym niewielki i energooszczędny. Niezwykle wysoka rozdzielczość przetwarzania pozwala w pełni wykorzystać potencjał zaawansowanych czujników. W pełni programowalny chip akceleracji SI procesora i kompleksowy zestaw do rozwoju oprogramowania obsługują wiele rożnych typów sieci neuronowych, co zwiększa elastyczność rozwiązania. Oprogramowanie płynnie współpracuje z istniejącymi platformami programistycznymi wykorzystującymi język maszynowy, co usprawnia integrację z produktami. Avi Baum, koordynator projektu i dyrektor technologiczny w Hailo Technologies, izraelskiej firmie z sektora MŚP, opisuje potencjał tego rozwiązania: „Hailo-8™ to wbudowany procesor SI, w związku z czym idealnie nadaje się do wykorzystania w wielu różnych wbudowanych platformach obliczeniowych – od przemysłu samochodowego i ciężkiego po elektronikę użytkową. Produkt ten zaprojektowano z myślą o przemyśle i branży samochodowej, a przy jego projektowaniu uwzględniono kwestie związane z bezpieczeństwem funkcjonalnym, dlatego wyjątkowo dobrze sprawdzi się w zastosowaniach przemysłowych bazujących na IoT i koncepcji Przemysłu 4.0 a także w inteligentnej mobilności, bezpieczeństwie publicznym i innych zastosowaniach powiązanych z internetem rzeczy”.
Bliżej brzegu
Zespół projektu Hailo-8 skupił się na dwóch obszarach. Inżynierowie zadbali o przygotowanie procesora do testowania i wytwarzania, a także zabezpieczyli środki wymagane do jego masowej produkcji. Sprzedawcy z kolei zajęli się promocją produktu i kontaktem z klientem. Zespół projektu uruchomił program wczesnego dostępu i oceny, by wspomóc wprowadzanie tego rozwiązania na rynek. Zainteresowanie wcześniejszym dostępem do technologii wyraziło kilkunastu potencjalnych klientów, w tym kilku dostawców i producentów oryginalnego wyposażenia (OEM) działających w przemyśle samochodowym. Baum mówi: „ogromne zainteresowanie podmiotów z nowych rynków, które nie były naszym bezpośrednim celem, niezmiernie nas ucieszyło i przełożyło się na możliwości biznesowe znacznie przekraczające nasze pierwotne oczekiwania. Procesor SI Hailo-8™ trafił już do produkcji seryjnej, jest gotowy do wprowadzenia do sprzedaży i czeka na niego ponad 30 potencjalnych klientów”. Wszechstronne i elastyczne oprogramowanie ułatwi korzystanie z procesora Hailo-8™ i przyspieszy jego wdrożenie. Baum podsumowuje: „Nie tylko ułatwiliśmy wykorzystanie uczenia głębokiego w platformach wbudowanych, lecz także przygotowaliśmy najbardziej wydajny procesor SI przeznaczony dla urządzeń brzegowych dostępny dziś na rynku. Jego niezrównana moc obliczeniowa pozwoli w pełni wykorzystać potencjał przetwarzania brzegowego”.
Słowa kluczowe
Hailo-8, wbudowany, procesor SI, uczenie głębokie, samochodowy, przetwarzanie brzegowe, urządzenia brzegowe, IoT, sieć neuronowa