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一種新的軟件設計方法旨在為移動設備配備真正的人工智能功能

倩倩 ? 來源:新經網 ? 2020-07-07 17:23 ? 次閱讀

人工智能已一點一點一點一點地地發展起來,逐漸成為公眾意識和日常計算機使用的方式。

在人類競爭對手方面獲得高調的計算機勝利,例如IBM的Watson在Jeopardy上的勝利!而Deep Blue擊敗國際象棋冠軍Garry Kasparov的經歷就是歷史書。人工智能和深度學習已經深入地融入了越來越多的最終用戶計算領域。

智能手機和其他移動設備也使用AI。到目前為止,人工智能工作已經在云中完成,但是一種新的軟件設計方法旨在為移動設備配備真正的人工智能功能。

William&Mary計算機科學家Bin Ren解釋說:“移動設備的資源非常有限。” “它的CPUGPU比云可以訪問的要小得多。”

Ren是開發了他們稱為CoCoPIE的軟件框架的合作的成員。任先生解釋說,平板電腦智能手機物聯網設備(例如運行恒溫器的智能恒溫器)可以使用實時AI應用程序,而無需對設備進行大量的硬件修改,而這些智能恒溫器運行的軟件富含CoCoPIE。

任是威廉與瑪麗計算機科學系的助理教授。CoCoPIE合作的其他成員還有東北大學的王彥之,北卡羅來納州立大學的沉西鵬和Perceptin Inc.的Liu Shoshan。

William&Mary的技術轉讓總監Jason McDevitt說,CoCoPIE具有極好的商業潛力。該大學與東北大學合作,擁有CoCoPIE技術的一組專利正在申請中。

任先生解釋說,CoCoPIE遵循協同設計的原理,將壓縮和編譯器的功能結合在一起,以創建人工智能功能。他教授編譯課程,這實質上是從人工編寫的編程語言到二進制代碼的翻譯。Ren解釋說,CoCo或壓縮/編譯概念在理論上很簡單,但是要實現卻是一個挑戰。

他說:“我們設計了一種新穎的壓縮技術。” “這是一種修剪技術,我們的工作需要基于模式的修剪。默認情況下,編譯器無法從模式中受益,但是我們找到了一種使它們協同工作的方法。”

合作者在現成的三星Galaxy S10智能手機上試用了僅軟件的AI方法。他們針對其他軟件深度神經網絡加速框架和硬件解決方案進行了一系列的圖像增強測試。Ren表示,他們發現CoCoPIE在速度和功率效率方面均勝過所有這些解決方案,這是首次在移動設備上實現實時深度神經網絡執行。

測試涉及一組圖像的操作,這些圖像受到智能手機用戶的常見操作(著色,樣式轉換和通過數字超分辨率進行銳化)。任說,這個想法不僅使休閑手機攝像頭用戶受益。他說,一方面,移動和物聯網設備中的本地AI可以幫助警察識別和逮捕犯罪者。

他說:“還有帶寬。” “ 移動設備上的AI 將節省大量帶寬。”

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