Zero
(Immagine: Intel Corporation)
Intel ha annunciato un neuromorfi intelligenza artificiale (AI) chip di test denominato Loihi, che ha detto che è rivolto a imitare le funzioni cerebrali attraverso l’apprendimento da dati guadagnato dal suo ambiente.
Secondo Intel, i suoi sforzi nel “confronto tra macchine con il cervello umano”, hanno portato a un di auto-apprendimento, efficienza energetica AI chip che utilizza asynchronous spiking prendere inferenze dal suo ambiente e diventa costantemente più intelligente.
Loihi ha circuiti digitali imitando la meccanica di base del cervello, corporate vice president e managing director di Intel Labs Dr Michael Mayberry ha detto in un post sul blog di martedì, che richiede una minore potenza di calcolo, mentre fa la macchina di apprendimento più efficiente.
“Neuromorfi modelli di chip trarre ispirazione dal modo in cui i neuroni di comunicare e di imparare, con punte di plastica e sinapsi che può essere modulato in base alla temporizzazione. Questo potrebbe aiutare a computer auto-organizzarsi e prendere decisioni sulla base di modelli e associazioni,” Mayberry ha spiegato.
Il chip può essere utilizzato per accelerare complesso processo decisionale, con la capacità di risolvere autonomamente “sociale e industriale problemi” che utilizza imparato esperienze adattato nel tempo, Mayberry ha detto.
Il chip ha la fabbricazione su Intel 14nm processo tech; di 130.000 neuroni; 139 milioni di sinapsi; una cucina completamente asincrona neuromorfi many-core rete di supporto sparse, gerarchica e neurali ricorrenti topologie di rete, con i neuroni in grado di comunicare con l’altro; un programmabili motore di apprendimento per ogni neuromorfi core, e lo sviluppo e la sperimentazione di diversi algoritmi per la pianificazione del percorso, sparse di codifica, dizionario di apprendimento, con vincolo di soddisfazione, e modello dinamico di apprendimento e di adattamento.
Le applicazioni potrebbero includere l’uso di riconoscimento facciale tramite lampione telecamere per la risoluzione di persona scomparsa rapporti; semafori automaticamente la regolazione del flusso di traffico; e robot di ottenere una maggiore autonomia e di efficienza, Mayberry ha detto.
“Il Loihi chip di test dispone di personale altamente flessibile on-chip di apprendimento e combina la formazione e l’inferenza su un singolo chip. Questo consente alle macchine di essere autonomi e di adattare in tempo reale, invece di aspettare il prossimo aggiornamento dal cloud,” ha detto.
“L’auto-apprendimento capacità di prototipo da questo test chip hanno un enorme potenziale per migliorare le applicazioni industriali e automotive, nonché personale di robotica — qualsiasi applicazione che trarrebbero beneficio da un funzionamento autonomo e continuo di apprendimento in un ambiente non strutturato. Per esempio, riconoscere il movimento di un auto o di una moto.”
Utilizzando il chip per rilevare anomalie tramite l’insegnamento è la norma in varie circostanze, consentirebbe per applicazioni di monitoraggio cuore, Mayberry aggiunto, e potrebbe anche essere utilizzato in servizi di sicurezza informatica per rilevare le differenze di flussi di dati come una violazione o hack.
Intel ricercatori hanno mostrato un tasso di apprendimento 1 milione di volte migliorato con la tipica spiking neural set, ha affermato, con 1.000 volte più di efficienza energetica rispetto ai tipici di calcolo utilizzato per i sistemi di formazione.
Loihi saranno condivisi con AI-concentrato università e istituti di ricerca, nella prima metà del 2018.
CTO di Intel Intelligenza Artificiale Prodotto Gruppo Amir Khosrowshahi — che ha co-fondato Nervana Sistemi, che è stato acquistato dal chip gigante nel mese di agosto dello scorso anno come la parte centrale di Intel piani per IA — avuto nel mese di aprile detto a ZDNet che l’industria ha bisogno di una nuova architettura per le reti neurali.
Prima di essere acquistata da Intel, Nervana aveva sviluppato il Lago di Cresta, proprio di silicio targeting addestramento di reti neurali, insieme con il software, come si è trovato tradizionale Gpu ad essere inadatto per la rete neurale.
“Le reti neurali sono una serie di predeterminato di operazioni; non è come un utente interagisce con un sistema è un insieme di istruzioni che può essere descritto come un flusso di dati grafico” Khosrowshahi detto a ZDNet.
“C’è così tanto di circuiti di una GPU che non è necessario per l’apprendimento automatico … non avete bisogno di un circuito che è piuttosto una grande percentuale di chip e anche di costo elevato nell’utilizzazione di energia.
“Le reti neurali sono abbastanza semplici, sono poco matrice moltiplicazione e la non-linearità, è possibile creare direttamente silicio per farlo. È possibile costruire il silicio che è molto fedele all’architettura delle reti neurali, che le Gpu non sono.”
Intel, il mese scorso ha annunciato la sua AI incentrato Movidius visione processing unit (VPU) chip con capacità di elaborazione per dispositivi di bordo.
Movidius, acquisito dal chip gigante di un anno fa, si sviluppa sistemi su chip che sono dotati di appositi neurale calcolare i motori per il supporto di deep learning inferenze a bordo.
“Siamo alla vigilia di computer vision e deep learning diventando requisiti standard per i miliardi di dispositivi che ci circondano ogni giorno,” Intel VP Remi El-Ouazzane, ha detto nel mese di agosto.
“L’attivazione di dispositivi con umana-come visual intelligence rappresenta un ulteriore balzo in avanti in elaborazione”.
Il CEO di Intel Brian Krzanich la scorsa settimana ha detto che la sua azienda ha investito più di $1 miliardo in AI, imprese, attraverso il suo capitale di investimento del fondo, anche attraverso l’acquisizione di Movidius e Nervana Sistemi, così come il finanziamento AI startup come DataRobot, AI Potenti, e Lumiata.
“Intel è la realizzazione di investimenti strategici che abbracciano la tecnologia, R&D e partenariati con le imprese, governo, università e gruppi di comunità,” Krzanich, ha detto.
“Siamo profondamente impegnati a sbloccare la promessa di AI: condurre la ricerca neuromorfi computing, esplorare nuove architetture e nuovi paradigmi di apprendimento.”
Puntando anche sul segmento dei consumatori, di Intel, che lunedì ha preso le coperture via il suo ottava generazione Intel Core processori per desktop, guidato da $359 Core i7-8700K.
Di Intel ® K-series core chip, che sono sbloccato per l’overclock, il Core i7-8700K può raggiungere una frequenza di 4.7 GHz utilizzando la tecnologia Intel Turbo Boost Technology 2.0. Il chip può anche essere espansa fino a 40 piattaforma linee PCIe 3.0.
L’azienda, inoltre, ha presentato il suo Z370 basata su chipset delle schede madri, il Core i5-8600K sei thread chip con un base clock di 3,6 GHz, il Core i5-8400 con un base clock di 2,8 GHz, la 4GHz Core i3-8350K, e il 3.6 GHz Core i3-8100.
leggere questo
Dieci errori da evitare quando si lavora con tech partner
Di terze parti tech partner può aiutare la vostra azienda a raggiungere i suoi obiettivi, ma certi comportamenti dovrebbero essere evitati quando alla ricerca e alla gestione di tali rapporti.
Leggi Di Più
0