Walmart en Microsoft Azure teken strategische digitale samenwerking
Nou, je had niet gedacht dat Walmart was van plan om samen met Amazon Web Services heeft u?
Mensen die beter zouden moeten weten, licht sigaretten naast benzine pompen.
Dat is een verrassende ontdekking in de Microsoft-implementatie van de machine learning mogelijkheden om wat bekend staat als de “rand” van de computer, in dit geval, bij benzinestations.
Het is denkbaar om het aansteken van een sigaret zou kunnen leiden tot een complex web van activiteiten die worden beheerd via functies die vergelijkbaar zijn met Microsoft ‘ s Visual Basic-programmeertaal.
Dat de werkelijkheid gestalte, zoals uitgelegd vorige week door Mark Russinovich, chief technologist voor Microsoft ‘ s Azure cloud computing dienst.
Russinovich, die al in het CTO plek op Azure bijna vijf jaar, en die is een 13-jarige veteraan van de software-gigant, werd in New York vorige week en besteed wat tijd aan het praten met mij over hoe een web van kunstmatige intelligentie en machine learning kan uiteindelijk worden met elkaar verbonden via iets dat lijkt op een VB.
Mark Russinovich in New York afgelopen week. Russinovich is bij Microsoft voor dertien jaar en is chief technologist voor de vennootschap Azure cloud computing dienst. Stiksels samen cloud computing en “edge” apparaten is om het bedrijf op te bouwen “de wereld van de computer,’ zoals hij het omschrijft.
(Afbeelding: Tiernan Ray voor ZDNet)
×
microsoft-mark-russinovich-april-2019.jpg
Wie zou het licht een sigaret naast een benzinepomp, vraag je je misschien af, zoals ik deed.
“Blijkbaar is ze dat doen,” zei Russinovich met een lichte grinnik. Tenminste, volgens een medewerker van Microsoft customer -, olie-reus Shell, die zet op zijn gas stations, in de supermarkt, iets genaamd Azure Data Box Rand. Het product is een apparaat, een “1U” rack-mountable computer verkocht door Microsoft. Het apparaat downloads machine learning modellen getraind in Azure voor het imago van de erkenning, die wordt uitgevoerd binnen de Docker containers uit te voeren gevolgtrekking op beelden.
Ook: Kan IBM eventueel tamme AI voor ondernemingen?
Beeld-gegevens worden Azure Data Box Rand van toestellen met een laag energieverbruik door de pompen, die een kleinere runtime software stack van Microsoft, genaamd “Azure IoT Rand.” Azure Data Box Rand voert gevolgtrekking gebruik van de getrainde afbeelding erkenning modellen om te controleren of enige afbeelding die er door de pomp wordt de verlichting.
“Ze hebben de pomp automatisch uitgeschakeld” als roker is gedetecteerd, is het voornemen van Shell in deze gevallen, zegt Russinovich.
Shell is een van de vele klanten die een behoefte om de computing functies van Microsoft ‘ s cloud en zet ze in beide datacenters, of steeds meer, op afgelegen plaatsen, zoals fabrieken, booreilanden, en benzinestations. Starbucks is de installatie van tienduizenden van wat bekend staat als “Azure Bol,” apparaten met een microcontroller die draait op Microsoft security code die is ingesloten in de chip.
Starbucks kan gebruik Sfeer voor het uitvoeren van preventief onderhoud aan hun koffie machines. Kroeger, de winkelformule, is het zetten van Azure Data Box Rand in al hun winkels, om de controle-LED van displays op de planken te zien van speciale aanbiedingen op producten. Het apparaat kan ook het uitvoeren van inferentie op de beelden van het winkelend publiek, om te herkennen wie-is-wie-iets, Russinovich benadrukt, wordt gehouden in de winkel, dan worden verzonden naar de cloud, om privacy redenen.
Ook: Enterprise AI en machine learning: het Vergelijken van de bedrijven en toepassingen
Alle bedragen deze wat Russinovich oproepen “bouwen aan de wereld van de computer.” Maar wat tie allemaal samen? Microsoft heeft een versie van wat bekend is in de berekening van het als “serverloze,” waar de infrastructuur niet hoeft te worden opgegeven, en de functionaliteit wordt moeiteloos aangevoerd door een programmeur met een eenvoudige functie-aanroep. Microsoft ‘ s versie van dit is “Azure Functies.”
Functies kunnen worden gebruikt stik de collectie van computerapparatuur, van een eenvoudige Raspberry Pi computer in een winkel aan de Box edge-server in het lokale bedrading kast, op naar de cloud exemplaren die worden uitgevoerd training activiteiten.
Russinovich legt de pijplijn hij voorziet voor al deze apparaten, met functies als een soort lijm:
Als u een kijkje nemen op de rand van de toepassing van dat als ik me het niet voorstellen, de gevolgtrekking deel van het zal worden één ding. Er zijn functies die reageren op de uitgangen van dat ML-model. Die functie is spugen gegevens die vervolgens gestreamd naar de cloud, en is het creëren van een waarschuwing, of slechts op grond waarvan een verzameling van de afbeelding voor de opslag en daarna samenvoeging. Ik denk dat er een pijpleiding om de gegevens en reacties van de gegevens. Sommige van deze worden met de cloud, een deel van het volledig lokaal.
Ik wijs Russinovich dat, voor mij, het gebruik van Functies, lijkt het alsof men kon het slechts uitvoeren van machinaal leren van een Visual Basic-app. “Het is grappig dat je het zegt dat,” antwoordt hij, “want in onze brainstormen van wat voor soort programmering model maken we een model dat zou consistent in de cloud en rand, onze mentale model is, Laten we gaan na één en dezelfde onderneming professionele ontwikkelaars, dat wij zo succesvol met Visual Basic.”
Er zijn nog steeds dingen die op hun plaats te vallen met al die cloud en rand praten.
Als meer en meer gevolgtrekking is gedaan op de rand, meer en meer geavanceerde hardware is nodig voor de rand-apparaten, worden ze in een data center, een elektrisch kast, of op een Raspberry Pi.
Momenteel Azure Vak Gegevens van de Rand van schepen met “Arria” chips van Intel, field-programmable gate arrays, waarvan de schakeling kan afgestemd worden op de ML-model dat wordt gedownload. Microsoft gezamenlijk dubs zijn FPGA gebruiken in de cloud “Brainwave,” het gebruik van chips van Intel gekoppeld aan de technologie van Microsoft is van toepassing op de chips. Google en Amazon, hoewel, hun eigen weg zijn gegaan, de ontwikkeling van in-house, aangepaste schakeling voor een gevolgtrekking.
Als ik vraag Russinovich of Microsoft om te gaan die route, antwoordt hij, “ik denk dat we iets gevonden heb.” Maar hij snel voegt er aan toe dat Microsoft de ontwikkeling van de “open neurale-netwerk-uitwisseling”, of ONNX, standaard met Facebook en Amazon om de ondersteuning van de nieuwe gevolgtrekking chips die afkomstig zijn van een aantal startups. “Het is een van de grote initiatieven die we hebben genomen om ervoor te zorgen dat we klaar zijn voor wat er gebeurt, of we nu innoveren met hardware of die van iemand anders is,” zegt hij.
Moet lezen
Wat is AI? Alles wat je nodig hebt om knowWhat is diep leren? Alles wat je nodig hebt om knowWhat is van ‘machine learning’? Alles wat je nodig hebt om knowWhat is cloud computing? Alles wat je moet weten
Een ander probleem is het trainen van neurale netwerken. Hoewel de overgrote meerderheid van de opleiding van neurale netwerken zullen blijven in de cloud om economische redenen, zegt Russinovich, het is ook zo dat sommige klanten willen brengen wat training aan de rand van de loop van de tijd.
Nieuwe stukken moeten worden gebracht in plaats van dat te doen, zegt hij, en hij merkt op dat Microsoft research team is aan het werk op vele technologieën om AI modellen tot aan de rand met “beperkte precisie” rekenen geen-de-minder behoudt de juistheid men heeft bij de training in de cloud.
“De rijkere toepassing en programma nieuwe modellen, die het ontwikkelen, wij zorgen ervoor dat ze naar beneden zo ver als het kan,” zegt Russinovich.
“Nu, wanneer je klaar vier meg [geheugen capaity], u bent vrij beperkt, maar een heleboel dingen kunnen duw in de Raspberry Pi-klasse apparaten.”
Als voor PyTorch, vraag ik Russinovich over de recente vordering van Facebook ‘ s hoofd van AI, Yann LeCun, dat Python moet worden vervangen door een andere programmeertaal die zou beter worden afgevoerd naar AI en machine learning. Russinovich verwierp de idee onmiddellijk.
“Ik denk dat mensen kunnen over praten, maar we zien het niet [Python] overal te gaan, dat is de reden waarom onze Azure ML SDK is in python.
“Want dat is wat gegevens wetenschappers liefde!”
Kunstmatige Intelligentie
Kunt AI verslaan nep-nieuws?
Uitvoeren:AI neemt uw AI en voert hij het uit op de super-snelle software stack van de toekomst
Enterprise AI in 2019: Wat u moet weten
De werkelijke kosten en ROI van de implementatie van AI in de onderneming
Hoe AI helpt gezichtsherkenning echt te leren kennen je gezicht (CNET)
Het implementeren van AI en machine learning (TechRepublic)
Verwante Onderwerpen:
Big Data Analytics
Digitale Transformatie
CXO
Het Internet van Dingen
Innovatie
Enterprise Software