Önemli Bilgiler
- MIT bilim adamları tarafından yapılan yeni araştırma, sinir ağlarını küçük cihazlara yerleştirmenin yolunu gösteriyor.
- MCUNet, sınırlı işlem gücü ve belleğe sahip sistemlerde derin öğrenmeye olanak tanır.
- Yenilik, daha akıllı, daha çevik tıbbi cihazlara da olanak sağlayabilir.
Araştırmacılar, Nesnelerin İnterneti'ni (IoT) oluşturan akıllı hoparlörler ve diğer cihazların bir gün sinir ağının gücünü daha azıyla daha fazlasını yapmasını sağlayabileceğini söylüyor.
MCUNet adlı yeni bir sistem, sınırlı bellek ve işlem gücü olsa bile IoT cihazlarında küçük sinir ağlarının tasarlanmasına olanak tanır. MIT bilim adamları tarafından ön baskı sunucusu Arxiv'de yayınlanan bir makaleye göre, teknoloji enerji tasarrufu sağlarken ve veri güvenliğini artırırken akıllı cihazlara yeni yetenekler getirebilir.
Robotik şirketi KODA'da CTO'ya danışmanlık yapan John Suit, bir e-posta röportajında, "Araştırma, "duyduğunuzda bariz görünen parlak fikirlerden biri" dedi. "Bu, soruna zarif bir yaklaşım. Bu araştırma çok önemli çünkü eninde sonunda, kaynakların algoritma tarafından bilinebileceği herhangi bir cihaz için sinir ağlarının gerçek zamanlı optimizasyonuna izin verecekler."
Bunun gerçekten gösterdiği şey, gücün boyuta bağlı olması gerekmediğidir..
Küçük Cihazlarda Büyük Hesaplamalar
IoT cihazları genellikle işletim sistemi olmayan bilgisayar çiplerinde çalışır, bu da derin öğrenme gibi örüntü tanıma görevlerini çalıştırmayı zorlaştırır. Daha yoğun analiz için, IoT tarafından toplanan veriler, bilgisayar korsanlığına karşı savunmasız olsa da genellikle bulutta işlenir.
Sinir ağlarının artan sayıda IoT cihazını geliştirmek için yapabileceği çok şey var, ancak boyut bir sorun oldu.
"Ağları cihazın içine taşımak için, bunun zor olduğu kanıtlandı, çeşitli mikro denetleyiciler için arama alanını optimize etmenin bir yolunu bulmanız gerekecek, " diye açıkladı Suit. "IoT cihazlarındaki kaynak toleransları nedeniyle standart veya genel bir sistem çalışmaz. İşlem gücü açısından çok düşük güçlü, çok küçük işlemcileri düşünün."
MIT araştırmacılarının çalışmaları burada devreye giriyor.
"Sinir ağlarını doğrudan bu küçük cihazlara nasıl yerleştiririz?" çalışmanın baş yazarı Ji Lin, Ph. D. MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü öğrencisi, bir haber bülteninde söyledi. "Çok ısınan yeni bir araştırma alanı. Google ve ARM gibi şirketlerin hepsi bu yönde çalışıyor."
TinyEngine Kurtarmaya
MIT grubu, sinir ağlarının mikrodenetleyiciler üzerinde çalışması için gerekli olan iki bileşeni tasarladı. Bir parça, bir işletim sistemine benzeyen, ancak kodu temel özelliklerine kadar indiren TinyEngine'dir. Bir diğeri, bir sinir mimarisi arama algoritması olan TinyNAS.
"Farklı güç kapasiteleri ve farklı bellek boyutlarıyla gelen çok sayıda mikrodenetleyicimiz var," dedi Lin. "Bu yüzden, farklı mikrodenetleyiciler için arama alanını optimize etmek için [TinyNAS] algoritmasını geliştirdik. TinyNAS'ın özelleştirilmiş doğası, belirli bir mikrodenetleyici için mümkün olan en iyi performansa sahip, gereksiz parametreler olmadan kompakt sinir ağları oluşturabileceği anlamına gelir. Ardından, nihai sonucu teslim ediyoruz., mikrodenetleyiciye verimli model."
Soruna zarif bir yaklaşım.
Lin'in çalışması, daha akıllı, daha çevik tıbbi cihazlar yapmak için tercüme edilebilir.
"Bunun gerçekten gösterdiği şey, gücün boyuta bağlı olması gerekmediği ve her şeyin dar alanlarda hızla hareket ettiği hastanelerde bu, kelimenin tam anlamıyla yaşam ve ölüm arasındaki fark anlamına gelebilir, " Kevin Goodwin, Yapay zeka destekli tıbbi cihazlar üreten bir şirket olan EchoNous'un CEO'su bir e-posta röportajında şunları söyledi.
Goodwin, ekibinin, daha sonra kalp yapılarını gerçek zamanlı bir ultrason taramasında haritalamak için kullanılabilecek bir sinir ağı oluşturmak ve eğitmek için yıllarını harcadığını söyledi.
"Artık doktorlar AI rehberliği ile teşhis kalitesinde taramalar elde ederek odadan odaya kolayca hareket edebiliyor" diye ekledi. "Bu taramalar için hastaları başka bir yere göndermeleri veya araba tabanlı makineleri dezenfekte etmek için kritik zaman kaybetmeleri gerekmiyor."
MCUNet, küçük cihazların her zamankinden daha akıllı olabileceği bir dünyaya heyecan verici bir bakış. IoT cihazlarının sayısı hızla arttıkça, kendi sinir ağlarına sahip olmak için akıllı cihazlardan tıbbi cihazlara kadar her şeyi arıyor olacağız.
