Asosiy takliflar
- MIT olimlarining yangi tadqiqoti neyron tarmoqlarni mayda qurilmalarga oʻrnatish yoʻlini koʻrsatmoqda.
- MCUNet protsessual quvvati va xotirasi cheklangan tizimlarda chuqur oʻrganish imkonini beradi.
- Innovatsiya shuningdek, aqlliroq va tezkor tibbiy qurilmalarni ishlab chiqarishga imkon beradi.
Aqlli dinamiklar va narsalar internetini (IoT) tashkil etuvchi boshqa qurilmalar bir kun kelib neyron tarmoq quvvatini kamroq xarajat bilan koʻproq qilish uchun olishi mumkin, deydi tadqiqotchilar.
MCUNet deb nomlangan yangi tizim IoT qurilmalarida hatto cheklangan xotira va ishlov berish quvvatiga ega bo'lgan kichik neyron tarmoqlarni loyihalash imkonini beradi. MIT olimlarining Arxiv preprint serverida chop etilgan maqolasiga ko'ra, texnologiya energiyani tejash va ma'lumotlar xavfsizligini yaxshilash bilan birga aqlli qurilmalarga yangi imkoniyatlar keltirishi mumkin.
Tadqiqot "eshitganingizda ravshan bo'lib ko'rinadigan ajoyib g'oyalardan biri", dedi KODA robototexnika kompaniyasining texnik direktori bo'yicha maslahatchi Jon Suit elektron pochta orqali bergan intervyusida. "Bu muammoga nafis yondashish. Bu tadqiqot juda muhim, chunki oxir-oqibat, ular resurslarni algoritmga ma'lum bo'lishi mumkin bo'lgan har qanday qurilma uchun neyron tarmoqlarni real vaqt rejimida optimallashtirish imkonini beradi."
Bu haqiqatdan ham shuni koʻrsatadiki, kuch oʻlchamga bogʻlanishi shart emas..
Kichik qurilmalarda katta hisoblar
IoT qurilmalari odatda operatsion tizimsiz kompyuter chiplarida ishlaydi, bu chuqur oʻrganish kabi naqshlarni aniqlash vazifalarini bajarishni qiyinlashtiradi. Aniqroq tahlil qilish uchun IoT tomonidan toʻplangan maʼlumotlar koʻpincha bulutda qayta ishlanadi, lekin ular xakerlik hujumiga duchor boʻladi.
Neyron tarmoqlar IoT qurilmalari sonini koʻpaytirish uchun koʻp narsa qila oladi, biroq hajmi muammo boʻldi.
"Tarmoqlarni qurilmaning o'ziga o'tkazish uchun, bu qiyin bo'lib chiqdi, siz turli mikrokontrollerlar uchun qidiruv maydonini optimallashtirish yo'lini topishingiz kerak bo'ladi", deb tushuntirdi Suit. "IoT qurilmalaridagi resurs tolerantliklari tufayli standart yoki umumiy tizim ishlamaydi. Ishlash quvvati jihatidan juda kam quvvat, juda kichik protsessorlarni o'ylab ko'ring."
Mana shu erda MIT tadqiqotchilarining ishi boshlanadi.
"Neyron tarmoqlarni to'g'ridan-to'g'ri ushbu kichik qurilmalarda qanday o'rnatamiz?" tadqiqotning yetakchi muallifi, PhD Ji Lin. MITning elektrotexnika va kompyuter fanlari bo'limi talabasi, dedi matbuot relizida. "Bu juda qizg'in bo'lgan yangi tadqiqot sohasi. Google va ARM kabi kompaniyalar bu yo'nalishda ishlamoqda."
TinyEngine qutqarish uchun
MIT guruhi mikrokontrollerlarda neyron tarmoqlarning ishlashi uchun zarur boʻlgan ikkita komponentni ishlab chiqdi. Bir qismi TinyEngine bo'lib, u operatsion tizimga o'xshaydi, lekin kodni uning asosiy qismlariga qisqartiradi. Boshqasi TinyNAS, neyron arxitekturasini qidirish algoritmi.
"Bizda turli quvvat sig'imlari va turli xotira o'lchamlari bilan ta'minlangan juda ko'p mikrokontrollerlar mavjud", dedi Lin. "Shunday qilib, biz turli xil mikrokontrollerlar uchun qidiruv maydonini optimallashtirish uchun [TinyNAS] algoritmini ishlab chiqdik. TinyNAS-ning moslashtirilgan tabiati, u ma'lum bir mikrokontroller uchun mumkin bo'lgan eng yaxshi ishlashga ega ixcham neyron tarmoqlarni yaratishi mumkinligini anglatadi - keraksiz parametrlarsiz. Keyin biz yakuniy natijani etkazib beramiz., mikrokontroller uchun samarali model."
Bu muammoga nafis yondashuv.
Linning ishi aqlliroq va chaqqonroq tibbiy asboblarni yaratish uchun tarjima qilinishi mumkin.
"Bu haqiqatdan ham shuni ko'rsatadiki, kuch o'lchamga bog'lanishi shart emas va kasalxonalarda hamma narsa tor joylarda tez harakatlanadi, bu hayot va o'lim o'rtasidagi farqni anglatishi mumkin," Kevin Gudvin, Bu haqda sun'iy intellekt yordamida tibbiy asboblar ishlab chiqaruvchi EchoNous kompaniyasining bosh direktori elektron pochta orqali bergan intervyusida ma'lum qildi.
Gudvinning aytishicha, uning jamoasi koʻp yillar davomida neyrotarmoqni qurish va oʻrgatish uchun sarflagan, undan keyin real vaqt rejimida ultratovush tekshiruvida yurak tuzilmalarini xaritalash uchun foydalanilishi mumkin.
"Endi shifokorlar sun'iy intellekt yordamida diagnostik sifatli skanerdan o'tish uchun xonadan xonaga osongina o'tishlari mumkin", deya qo'shimcha qildi u. "Ular bemorlarni ushbu tekshiruvlar uchun boshqa joyga yuborishlari yoki aravaga asoslangan mashinalarni dezinfeksiya qilish uchun muhim vaqtni yo'qotishlari shart emas."
MCUNet - bu kichik gadjetlar har qachongidan ham aqlliroq bo'lishi mumkin bo'lgan dunyoning hayajonli ko'rinishi. IoT qurilmalari soni tez sur'atlar bilan o'sib borayotgani sababli biz o'z neyron tarmoqlariga ega bo'lish uchun aqlli qurilmalardan tortib tibbiy asboblargacha bo'lgan hamma narsani qidiramiz.
