DeepRacer: Amazon propre programmable voiture de jouet de vous intéresser à l’AI?

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Amazon AWS chef de la direction Andy Jassy à re:Inventer de 2018 à Las Vegas (Image: Amazon.com Inc.)

Aucune technologie dans l’histoire de l’homme a réussi à devenir omniprésente sans d’abord capturer le coeur du public. Pendant plus d’un siècle, même quand il n’y avait pas de travail prototypes d’une “pensée”, l’idée d’une mécanique de renseignement a attrapé un degré variable de l’emprise sur l’imagination du public.

Il y a cinquante ans, Douglas C. Engelbart a produit la première démonstration en direct d’un ordinateur de travail dont la base de données a été exploitée par un pointeur de souris. Il n’a pas exciter l’imagination ou de capturer le cœur pour une seule raison: les Très rares dans le grand public ont été autorisés à voir la démo, ou même de savoir de son existence jusqu’à assez récemment.

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Lors de sa plus récente re:Inventer de conférence en novembre, Amazon AWS chef de la direction Andy Jassy introduit les participants à DeepRacer, d’un processeur Intel Atom-autonome processeur monté sur le châssis d’une 1/18 échelle, anciennement radio-contrôlée de camion de monstre, avec connectivité Wi-Fi pour le cloud AWS. C’est une révélation que tout le monde peut voir d’elle-même, mais pour DeepRacer pour capturer le coeur du public, il peut d’abord besoin de mendier leur indulgence.

“C’est génial d’apprendre des choses, mais ce sont des choses que nous pouvons fournir pour donner aux gens les mains sur l’expérience?”, a déclaré la ville de iaşi. “Parce que la meilleure façon d’apprendre est de vraiment l’essayer. . . Que pouvons-nous faire qui va permettre aux utilisateurs d’obtenir une expérience concrète? Nous avons eu beaucoup de remue-méninges à ce sujet.”

Les neurones sur des roues

DeepRacer est une consommation dispositif manifestement destiné à inciter les consommateurs directement engagés dans l’apprentissage de la machine, pour en faire des participants, et pas seulement les témoins, de l’intelligence artificielle.

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L’Amazone modèle d’entreprise a toujours été de fournir à des personnes avec un périphérique physique avec qui à consommer ses services. Ce fut le cas avec le Kindle, plus tard, avec le Feu, puis avec de l’Écho, l’année dernière, avec DeepLens, et, plus récemment, quoique de manière limitée, à échelle expérimentale — avec DeepRacer. C’est une 1/18 échelle de voiture autonome que Amazon est de rendre disponible en pré-commande exclusivement pour $249, dont la direction vient d’une connexion sans fil avec d’AWS services de cloud. Les entrepôts sont dues à commencer à expédier le 19 Mars.

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(Image: Amazon.com Inc.)

DeepRacer peuvent être formés sur un hippodrome virtuel, où une simulation de la forme de la voiture peuvent être formés à l’utilisation de l’apprentissage par renforcement techniques, guidé par AWS plate-forme existante pour l’IA, appelé SageMaker. Dans cet environnement virtuel, la simulation de l’intelligence peut sans crainte de faire des erreurs sur la façon de guide lui-même autour d’un hippodrome. Une fois bien formé (apparemment la voiture la discrétion du propriétaire), le programme peut être transféré à la physique de la voiture, où il peut appliquer ses leçons sur un parcours qui respecte les spécifications du parcours virtuel sur lequel il a été formé-un simple, légèrement courbé, ovale cours pour l’instant.

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Peut le cloud être le ” cerveau?’

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(Image: Amazon.com Inc.)

Ce DeepRacer n’est pas, techniquement parlant, est une intelligence artificielle voiture. Pour être précis à ce sujet, “l’intelligence” qui conduit la voiture se trouve sur AWS cloud. Là, le DeepRacer système apprend à propos de la voiture de l’environnement, et l’envoie d’exploitation les instructions sur le lien sans fil pour la voiture. Que fait l’appareil une voiture autonome, mais dans un sens, pas une IA voiture.

Si vous vous demandez: “Quelle est la différence?”, alors vous pouvez peut-être poser la question de l’année. DeepRacer apporte à l’avant-plan la question de savoir si la décision de l’élément pour un futur véhicule autonome qui appartient réellement dans le véhicule lui-même. Mettre une autre manière, ne serait pas la capacité théorique de cloud computing de processeurs, couplé avec les autres, tout aussi théorique de la capacité de 5G de connectivité, d’être plus rapides qu’un PROCESSEUR dual-core avec une mémoire flash et un disque SSD? Peut-être que Amazon est sur quelque chose.

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Mike Miller, AWS Senior Manager pour l’IA Périphériques (Image: Amazon.com Inc.)

“Après beaucoup de brainstorming, nous avons décidé à l’encontre de la construction d’une échelle-modèle de centre de données, et à l’aide de [SageMaker] RL pour gérer le refroidissement”, a déclaré Mike Miller, AWS senior manager pour l’IA des dispositifs, au cours d’une re:Inventer de session, le mois dernier, sans aucun soupçon d’authenticité que moment particulier. “Mais pour être honnête, ça aurait été assez cool.”

Le modèle du consommateur

Plutôt que d’un micro-centre de données sur roues, DeepRacer est en fait un véhicule d’un genre très différent: Une consommation véhicule de livraison pour Amazon et Intel services.

Les réseaux de neurones sont de très gros consommateurs de données. Oui, le stockage n’est pas cher de nos jours, mais d’un montage de plusieurs téraoctets matrice RAID de votre voiture de jouet ne pourrait pas être une option pratique. Le DeepRacer voiture a seulement 32 go de stockage interne et de 4 go de RAM, qui ne sont pas près assez pour gérer la taille colossale d’un réseau de neurones à convolution (oui, c’est un CNN) d’examiner le contenu des données de la vidéo en temps réel.

Formation DeepRacer est un processus qui nécessite d’avoir au moins un intérêt, si ce n’compétences personnelles, le développement de logiciels. C’est là où Amazon obtient sa chance à vous enrôler dans les rangs de gros consommateurs de données AWS et des services.

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Il existe plusieurs de ces services attachés à DeepRacer avec qui, si vous vous impliquez avec elle pour toute mesure, vous trouverez vous-même devient de plus en plus et de plus en plus familiers:

Amazon SageMaker RL: AWS système de modélisation, spécialement conçue pour l’apprentissage par renforcement. Un modèle d’être formés à l’aide de RL n’a pas idée de départ de ce qui est “juste” ou “faux” à propos de tout ce qu’il essaie, mais il apprend par le biais d’un système de points qui récompense les bons comportements. La plupart des IA des arbres de décision à travers l’histoire, ont impliqué un certain type de valeur de régime. Pour RL, les modalités de ce régime sont découverts le long de la voie par essais et erreurs, par opposition à un style plus classique, régime comme un jeu d’échecs algorithme de déplacement où les règles sont connues à l’avance et les valeurs du potentiel de futurs mouvements sont calculés à l’avance. Cela rend RL plus propice à une course bien sûr, où les règles peuvent sembler assez simple (par exemple, “Rester entre les lignes blanches”), mais les méthodes pour la suite de ces règles peuvent différer. Ces différences peuvent suggérer l’idée d’une légitimité de la stratégie, au moins théoriquement, si le RL modèle évolue sur ce point.AWS RoboMaker: Un environnement de simulation conçu pour les applications de robotique, qui peut être appliqué à tout type de dispositif autonome qui est programmé dans un mode similaire. Officiellement dévoilé lors de la dernière re:Inventer de conférence, c’est une mise en scène virtuelle environnement pour Robot de Système d’Exploitation (ROS), un projet open source dont l’objectif est de développer une plate-forme commune pour la robotique ingénieurs de modèle de comportement. RoboMaker dispose également d’un environnement graphique en 3D de sorte que le développeur peut imaginer la situation, ou le “monde”, dans lequel les fonctions de l’appareil. Pour DeepRacer, SageMaker RL (le “raisonnement ” système”, si vous voulez) fournit des instructions de fonctionnement dans une forme qui RoboMaker peut digérer (le “moteur” du système) et de les mettre en action. Le RoboMaker environnement est pré-programmé avec la physique qui puisse rendre un vrai-à-vie, fac-similé de DeepRacer sur un hippodrome virtuel, ainsi que la physique des cours qui peuvent jouer un rôle dans la physique, les performances de la voiture (par exemple, si le cours est en béton ou de la laine (tapis).Berkeley Caffe, Apache MXNet, et/ou TensorFlow: ce sont open source d’apprentissage de la machine cadres, avec lequel un développeur produit le modèle de ce qui est appris dans le système. Chaque cadre comprend un calcul haute performance moteur, nécessaire pour le retrait de la récompense, les valeurs de potentiel de cours de l’action en temps réel ou en temps quasi-réel. Intel Ouvrez Visual Inférence et l’Optimisation du Réseau de Neurones Toolkit (OpenVINO): Développé par Intel et a annoncé en Mai dernier, son but est d’absorber les données déjà recueillies par l’open source les modèles de réseau neuronal, et de tirer profit de fonctionnalités intentionnellement construit en Intel processeur microarchitecture d’en tirer des observations à partir de ces données. OpenVINO comprend un open source interprétation de l’un des principaux composants de l’IA: un moteur d’inférence. Dans sa forme la plus simple, c’est un logiciel conçu pour tirer des conclusions sur les données qu’il voit. La notion qu’un tel programme peut produire un effet de sortie, plutôt que de simplement ingérer ces faits comme des entrées, est la caractéristique de l’IA. Intel (très habilement) a conçu OpenVINO de telle manière que les modèles de formation produite sur les trois cadres énumérés ci-dessus sont optimisés pour une exécution plus rapide des tâches sur les processeurs Intel — y compris Xeon processeurs pour serveurs de la société FPGA accélérateurs, et DeepRacer propre peu Atom CPU.Amazon Kinesis: Le service de diffusion en temps réel le traitement des données toolkit, adapté pour le multimédia. (Si vous vous demandez pourquoi certains services sont de marque “Amazon” et autres “AWS”, la distinction peut être à bientôt rendue discutable.)Amazon CloudWatch: Le service natif du système de surveillance, dans ce cas à effet de levier pour capturer des journaux.AWS Lambda: Le nuage-basée sur les fonctions utilisées dans la détermination de la valeur de la récompense pour DeepRacer rester sur la piste à un moment donné, sont rendus à l’aide de la soi-disant sans serveur modèle de programmation.Amazon S3: bien sûr, la très vaste besoins de stockage de données de CNN sont remplies par AWS service pour les grands objets Blob (binary).

Si vous vous souvenez de la croissance, de regarder une publicité pour une Mattel Hot Wheels racing jeu, peut-être votre première expérience avec de petits caractères impliqués les mots, “Certains articles sont vendus séparément.” DeepRacer “est livré complet avec tout ce que vous voyez ici”, pour emprunter une expression à partir d’un annonceur pour un autre jouet jeu. Mais cette fois, le hic, c’est que vous auriez à payer pour chacun de ces services, AWS abonné. Et vous vous rappelez que j’ai mentionné que CNN est un gros consommateur de données.

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(Image: Amazon.com Inc.)

Amazon espère garder le niveau de l’intérêt éveillé par un DeepRacer de la Ligue, dans lequel les participants concourent pour le plus rapide de qualification (solo) temps au tour. Actuellement, il y a des plans pour les concours mensuels dans l’espace virtuel, ainsi que des compétitions au cours de AWS conférences tout au long de l’année.

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Le calcul a déjà été un fait de la vie des gens pendant quelques décennies, jusqu’à ce que l’Altair 8800 — le premier build-it-yourself kit d’ordinateur — a franchi à la première des amateurs qui ont osé essayer. Jusqu’à maintenant, tous les jours des gens les plus intimes de vue de l’IA est venu de films illustrant robot soulèvements ou soudaine sensibilité — films auxquels les participants ont reçu des directions de Siri ou Alexa. DeepRacer cherche à être la première IA dispositif qui est enseignable par des gens ordinaires, et pourtant toujours souhaitable. Pour tous ses avertissements et ses innombrables dépendances, je ne peux pas vous mentir: j’en veux un.

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