Innhold
- Hva er det neste for maskinlæring?
- Making the Digital Physical
- Tenk på Corti
- Et mer kjent fokus
- Så hva er det neste?
4. februar 2019
Hva er det neste for maskinlæring?
I gamle tider var maskiner notorisk dårlige til mønstergjenkjenning - de kunne egentlig bare følge et sett med forhåndsprogrammerte instruksjoner. Fremveksten av maskinlæring har gitt systemer og enheter som faktisk kan tolke data og bruke dem til å forbedre seg selv.
Læring av maskiner berører allerede nesten alle aspekter av livene våre, og endrer dem til det bedre. Så bra som vi er med å oppdage mønstre, er maskiner langt, langt bedre - og dette mønsterdeteksjonen er ganske praktisk på et stort spekter av måter, fra talegjenkjenning til forventning om aksjemarkedet.
Så hva kan vi forvente av dette feltet i 2019?
Making the Digital Physical
Selskaper som er sterkt investert i både maskinlæring og småskala databehandling, renser veien for fremtiden til ML. Arm er i spissen for denne innsatsen. Teknologien forbedrer alt fra medisinsk omsorg til første reaksjon til selfies.
Tenk på Corti
Corti er en spesialisert liten enhet på størrelse med et Google Home. Imidlertid vil du ikke finne en av disse i stuen din snart.
Verktøyet distribueres for tiden til beredskapssentre over hele verden. Den lytter til medisinske nødanrop og hjelper operatøren å gi de beste rådene.
Det er det viktigste målet? Å identifisere en hendelse med hjertestans foran menneskene på linjen.
Hjerteinfarkt dreper flere mennesker enn noe, men vi er fremdeles notorisk dårlige til å hente frem skildringene. Denne mangelen på bevissthet kan forsinke inngrep i situasjoner der selv noen få minutter kan ha en alvorlig innvirkning på offerets overlevelsesrate. Faktisk, for hvert minutt som HLR er forsinket, synker sjansen for overlevelse med opptil 10 prosent.
Denne ML-enheten har en påvist merittliste for å identifisere hjertestans raskere, med en forbløffende nøyaktighetsgrad på 93 prosent - langt høyere enn 73 prosent typisk for en menneskelig operatør. Dens utbredte bruk kan redde tusenvis av liv.
Læringen av maskinen håndteres nødvendigvis på enheten, i stedet for å være koblet til en database i skyen. I livstruende situasjoner må operatøren gi øyeblikkelig livreddende råd, uavhengig av internett-hikke. Bekymringer om personvern gjør også en Internett-tilkoblet ML-enhet litt vanskelig i medisinske situasjoner.
Corti er ikke bare en pik med ett triks; Fokuset utvides til å omfatte overdosering og diagnoser av hjerneslag, ved bruk av teknikker som vokalanalyse.
Corti drives av Nvidia TX2: Arm v8 (64-biters) dual-core + Cortex-A57 firekjerne (64-bit).
Et mer kjent fokus
Hvis bruken av maskinlæring fikk hjertet ditt til å rase litt for mye, er dette en mer sosial gane-renser.
I 2018 begynte Instagram å rulle ut sin Fokus-evne, som lar brukere lage profesjonelt fokuserte selfier og skudd som identifiserer ansikter og uskarper bakgrunnen.
Selv om det ikke akkurat stopper hjerteinfarkt, tilbyr denne funksjonen en intuitiv og kjent opplevelse, og det er mulig med maskinvare- og programvareforbedringer som følger med maskinlæring.
Enten du bruker selfie-modus, eller det standard, bakovervendte kameraet, bruker Focus bildesegmenteringsnettverket til automatisk å finpusse på motivet, mens du gjør uskarpe bakgrunnen for å lage et profesjonelt utseende. Som du kanskje forestiller deg, er dette en kompleks teknikk som krever betydelig tilleggsbehandling for å kjøre raskt og effektivt, og som et resultat ble distribuert selektivt til høyere endeplattformer som støtter de nødvendige optimaliseringene. Og på grunn av et kraftig samarbeid med Arm og Compute Library-teamet inkluderer dette også en rekke enheter med Arm Mali GPU-er.
Så hva er det neste?
I 2019 vil selskaper som Arm styrke enheter over hele kloden med økende maskinevne. Vi kan forvente forbedringer i nesten alle bransjer, fra nettopp målrettet skadedyrbekjempelse i landbruket til mer avanserte funksjoner for autonome kjøretøy. Smarte enhetene dine vil sannsynligvis bli bedre på oppgaver som talegjenkjenning, med en økt evne til å oppdage ting som bøyning og tone.
Følg med på Arm hvis du vil se hvor maskinlæring på enheten går i 2019. Med en hockey-stick-trend i maskinlæringsevner, vil det være et spennende år.
