Sleutel wegneemetes
- Nuwe navorsing deur MIT-wetenskaplikes wys die pad na die inpas van neurale netwerke in klein toestelle.
- MCUNet laat diep leer op stelsels met beperkte verwerkingskrag en geheue toe.
- Die innovasie kan ook voorsiening maak vir slimmer, ratser mediese toestelle.
Slimluidsprekers en ander toestelle waaruit die Internet van Dinge (IoT) bestaan, kan eendag die neurale netwerkkrag kry om meer met minder te doen, sê navorsers.
'n Nuwe stelsel genaamd MCUNet laat die ontwerp van klein neurale netwerke op IoT-toestelle toe, selfs met beperkte geheue en verwerkingskrag. Volgens 'n referaat deur MIT-wetenskaplikes wat op die voordrukbediener Arxiv gepubliseer is, kan die tegnologie nuwe vermoëns na slimtoestelle bring terwyl dit energie bespaar en datasekuriteit verbeter.
Die navorsing "is een van daardie briljante idees wat voor die hand liggend lyk as jy dit hoor," het John Suit, adviserende CTO by die robotikamaatskappy KODA, in 'n e-posonderhoud gesê. "Dit is 'n elegante benadering tot die probleem. Hierdie navorsing is so belangrik, want uiteindelik sal hulle voorsiening maak vir die intydse optimalisering van neurale netwerke vir enige toestel waar die hulpbronne aan die algoritme bekend kan wees."
Wat dit regtig wys, is dat krag nie aan grootte gekoppel hoef te word nie..
Groot berekeninge op klein toestelle
IoT-toestelle werk gewoonlik op rekenaarskyfies sonder 'n bedryfstelsel, wat dit moeilik maak om patroonherkenningstake soos diep leer uit te voer. Vir meer intensiewe ontleding word IoT-versamelde data dikwels in die wolk verwerk, hoewel dit kwesbaar is vir inbraak.
Daar is baie wat neurale netwerke kan doen om die groeiende aantal IoT-toestelle te verbeter, maar grootte was 'n probleem.
"Om die netwerke self in die toestel af te skuif, wat moeilik was, sal jy 'n manier moet vind om die soekspasie vir 'n verskeidenheid mikrobeheerders te optimaliseer," het Suit verduidelik. "'n Standaard of generiese stelsel sal nie werk nie as gevolg van die hulpbrontoleransies op IoT-toestelle. Dink baie lae krag, baie klein verwerkers in terme van verwerkingskrag."
Dis waar die werk deur die MIT-navorsers inkom.
"Hoe ontplooi ons neurale nette direk op hierdie klein toestelle?" die studie se hoofskrywer, Ji Lin, 'n Ph. D. student in MIT se Departement Elektriese Ingenieurswese en Rekenaarwetenskap, in 'n nuusverklaring gesê. "Dit is 'n nuwe navorsingsarea wat baie warm word. Maatskappye soos Google en ARM werk almal in hierdie rigting."
TinyEngine to the Rescue
Die MIT-groep het twee komponente ontwerp wat nodig is vir die werking van neurale netwerke op mikrobeheerders. Een deel is TinyEngine, wat soortgelyk is aan 'n bedryfstelsel, maar stroop kode tot sy noodsaaklikhede. Nog een is TinyNAS, 'n neurale argitektuur-soekalgoritme.
"Ons het baie mikrobeheerders wat met verskillende kragvermoëns en verskillende geheuegroottes kom," het Lin gesê. "Ons het dus die algoritme [TinyNAS] ontwikkel om die soekruimte vir verskillende mikrobeheerders te optimaliseer. Die pasgemaakte aard van TinyNAS beteken dit kan kompakte neurale netwerke genereer met die beste moontlike werkverrigting vir 'n gegewe mikrobeheerder - sonder onnodige parameters. Dan lewer ons die finale, doeltreffende model vir die mikrobeheerder."
Dit is 'n elegante benadering tot die probleem.
Lin se werk kan vertaal word om slimmer, ratser mediese toestelle te maak.
"Wat dit regtig wys, is dat krag nie aan grootte gekoppel hoef te word nie, en in hospitale, waar alles vinnig beweeg in beperkte ruimtes, kan dit letterlik die verskil tussen lewe en dood beteken," Kevin Goodwin, HUB van EchoNous, 'n maatskappy wat KI-gesteunde mediese toestelle vervaardig, het in 'n e-posonderhoud gesê.
Goodwin het gesê sy span het jare spandeer om 'n neurale netwerk te bou en op te lei wat dan gebruik kan word om hartstrukture in 'n intydse ultraklankskandering te karteer - alles in 'n handtoestel genaamd KOSMOS wat minder as twee pond weeg.
"Nou kan dokters maklik van kamer tot kamer beweeg om skanderings van diagnostiese geh alte met KI-leiding te kry," het hy bygevoeg. “Hulle hoef nie pasiënte elders vir daardie skanderings te stuur of kritieke tyd te verloor om karretjiegebaseerde masjinerie te ontsmet nie.”
MCUNet is 'n opwindende blik op 'n wêreld waar klein toestelle slimmer as ooit kan wees. Aangesien die aantal IoT-toestelle vinnig groei, sal ons alles van slimtoestelle tot mediese toestelle soek om hul eie neurale netwerke te hê.
