Ključni podaci za van
- Novo istraživanje znanstvenika s MIT-a pokazuje put do uklapanja neuronskih mreža u malene uređaje.
- MCUNet omogućuje duboko učenje na sustavima s ograničenom procesorskom snagom i memorijom.
- Inovacija bi također mogla omogućiti pametnije, agilnije medicinske uređaje.
Pametni zvučnici i drugi uređaji koji čine Internet stvari (IoT) mogli bi jednog dana dobiti snagu neuronske mreže da učine više s manje, kažu istraživači.
Novi sustav nazvan MCUNet omogućuje dizajn sićušnih neuronskih mreža na IoT uređajima, čak i s ograničenom memorijom i procesorskom snagom. Prema radu znanstvenika s MIT-a objavljenom na poslužitelju za pretisak Arxiv, tehnologija bi mogla donijeti nove mogućnosti pametnim uređajima uz uštedu energije i poboljšanje sigurnosti podataka.
Istraživanje je "jedna od onih briljantnih ideja koje se čine očiglednima kada ih čujete", rekao je John Suit, savjetnik tehničkog direktora u tvrtki za robotiku KODA, u intervjuu e-poštom. "To je elegantan pristup problemu. Ovo istraživanje je toliko značajno jer će na kraju omogućiti optimizaciju neuronskih mreža u stvarnom vremenu za bilo koji uređaj gdje resursi mogu biti poznati algoritmu."
Ovo zapravo pokazuje da snaga ne mora biti vezana za veličinu..
Veliki izračuni na malim uređajima
IoT uređaji obično rade na računalnim čipovima bez operativnog sustava, što otežava izvršavanje zadataka prepoznavanja uzoraka poput dubokog učenja. Za intenzivniju analizu podaci prikupljeni putem interneta stvari često se obrađuju u oblaku, iako su podložni hakiranju.
Postoji mnogo toga što bi neuronske mreže mogle učiniti za poboljšanje sve većeg broja IoT uređaja, ali veličina je bila problem.
"Kako biste premjestili mreže dolje u sam uređaj, što se pokazalo teškim, morali biste pronaći način da optimizirate prostor pretraživanja za razne mikrokontrolere", objasnio je Suit. "Standardni ili generički sustav ne bi funkcionirao zbog tolerancije resursa na IoT uređajima. Razmislite o vrlo maloj potrošnji energije, vrlo malim procesorima u smislu procesorske snage."
Tu dolazi rad istraživača s MIT-a.
"Kako da implementiramo neuronske mreže izravno na ove malene uređaje?" glavni autor studije, Ji Lin, Ph. D. student na Odsjeku za elektrotehniku i računarstvo MIT-a, navodi se u priopćenju za javnost. "To je novo istraživačko područje koje postaje vrlo vruće. Sve tvrtke poput Googlea i ARM-a rade u tom smjeru."
Mali motor u pomoć
Grupa MIT dizajnirala je dvije komponente potrebne za rad neuronskih mreža na mikrokontrolerima. Jedan dio je TinyEngine, koji je sličan operativnom sustavu, ali skida kod do bitnih dijelova. Drugi je TinyNAS, algoritam pretraživanja neuronske arhitekture.
"Imamo mnogo mikrokontrolera koji dolaze s različitim kapacitetima napajanja i različitim veličinama memorije," rekao je Lin. "Zato smo razvili algoritam [TinyNAS] za optimizaciju prostora pretraživanja za različite mikrokontrolere. Prilagođena priroda TinyNAS-a znači da može generirati kompaktne neuronske mreže s najboljom mogućom izvedbom za dati mikrokontroler - bez nepotrebnih parametara. Zatim isporučujemo konačni, učinkovit model mikrokontrolera."
To je elegantan pristup problemu.
Linov rad mogao bi se pretvoriti u izradu pametnijih, agilnijih medicinskih uređaja.
"Ovo stvarno pokazuje da snaga ne mora biti vezana uz veličinu, a u bolnicama, gdje se sve brzo kreće u skučenim prostorima, to doslovno može značiti razliku između života i smrti, " Kevin Goodwin, Izvršni direktor EchoNousa, tvrtke koja proizvodi medicinske uređaje potpomognute umjetnom inteligencijom, rekao je u intervjuu e-poštom.
Goodwin je rekao da je njegov tim godinama gradio i obučavao neuronsku mrežu koja bi se zatim mogla koristiti za mapiranje srčanih struktura u ultrazvučnom skeniranju u stvarnom vremenu - sve u ručnom uređaju zvanom KOSMOS koji teži manje od dva kilograma.
"Sada se liječnici mogu lako kretati iz sobe u sobu dobivajući skeniranje dijagnostičke kvalitete uz AI vodstvo", dodao je. "Ne moraju slati pacijente drugamo na te pretrage ili gubiti kritično vrijeme na dezinfekciju strojeva na kolicima."
MCUNet je uzbudljiv pogled na svijet u kojem mali gadgeti mogu biti pametniji nego ikad. Kako broj IoT uređaja brzo raste, tražit ćemo sve od pametnih aparata do medicinskih uređaja koji će imati vlastite neuronske mreže.
