"Uçta" bilgi işlem: yapay zekayı her yere taşımak
Yazan: José Luis Espinosa, Baş Mühendis/Yönetici – Ubotica Technologies ve ESI-UCLM'de Doçent.
Günümüzün yapay zekasına nasıl ulaşabiliriz?
Yapay zekanın son dönemdeki yükselişi inkar edilemez, öyle ki basında ve genel ideolojide kendine yer edinmiş durumda. Bugün otonom arabalara veya robotlara entegrasyonu, tıbbi teşhise yardımcı olması veya diğer üretken sistemler de dahil olmak üzere yeni uygulamalarını duymamış olmak zor. sohbetGPT o Nereden·E.
Şaşırtıcı görünen şey, bu sistemlerin temel kavramlarının uzun yıllara dayanan bir geçmişe sahip olmasıdır. Sinir ağlarının ilk kökenleri 1943 yılında atılmıştır [1]. Bununla birlikte, yapay zeka sistemlerinin gelişimindeki patlama için gerekli koşullar son yirmi yılda aşağıdakiler sayesinde karşılanmıştır [2]:
1) Grafik kartlarının (GPU'lar) kullanılması yoluyla, bu sistemlerin öğrenmesi gereken büyük hesaplama talebini kapsayan işleme donanımındaki evrim.
2) Büyük veri, bu tür tekniklerin gerektirdiği miktarda veriyi sağlar.
3) Yazılımın ve derin öğrenme tekniklerinin evrimi.
"Yapay zeka"uçtabaşlıklı bir kılavuz yayınladı
Yapay zeka tekniklerinin evrimi, giderek daha güçlü ama aynı zamanda daha karmaşık akıllı sistemlerin geliştirilmesine yol açarak, yüksek performanslı sistemlerin veya bulut bilişim kaynaklarının kullanılmasını zorunlu hale getirdi. Peki, akıllı sistemimizi entegre etmek için bu kaynakları kullanmamızı engelleyen sınırlamalarımız olduğunda ne olur? Bunun açık bir örneği şirkette çalıştığımız ana alan olabilir. ubotica, nerede olduğu hakkında uzayda konuşlandırılan sistemlere özerklik ve zeka sağlamakBu şu anda insanlar için “son sınır” olacaktır.
Bu kısıtlamaların daha da şiddetli olduğu durumlardan biri nanouydulardır. Bu küçük uydular, farklı uzay ajanslarının yatırımları sayesinde hızla büyüyor. ESA o NASA ve şirketler gibi SpaceX nispeten düşük maliyetleri ve sundukları olanaklar nedeniyle. Ancak yine de bu cihazlar, daha büyük bir uydunun Dünya ile iletişim yeteneklerine sahip değil.
Bilgi işlemin ortaya çıktığı yer bu durumlar içindir "uçta, " yapay zeka algoritmalarının yürütülmesinin doğrudan bilginin yakalandığı yere taşınması. Bu yaklaşımın çeşitli avantajları vardır:
1) Gizlilik. Verilerin yakalandığı yerde işlem yapılarak görüntü kadar hassas bilgilerin ağ üzerinden gönderilmesine gerek kalmaz.
2) Azaltılmış gecikme. Bu verileri gönderip sonuçların alınmasını beklemek zorunda kalmayacağınız için cihazın kendisi kısa sürede karar verebilecek. Örneğin, bir nanouydu veya gezici bir engel tespit ederse, bundan kaçınmak için en iyi hareket tarzına bağımsız olarak karar verebilir.
3) Gerekli bant genişliğinin azaltılması. Bu, özellikle Dünya gözlemi için nanouyduların kullanım durumu açısından dikkate değerdir. Bu cihazlar büyük görüntüler yakalar (birkaç GiB), ancak Dünya'ya bilgi gönderme hızı çok düşüktür, bu da bilgilerin karasal bir temelde işlenmek üzere sürekli olarak gönderilmesini olanaksız hale getirir. Bilgisayar sayesindeuçta”, örneğin bir yangının veya başka herhangi bir tehlikeli olayın tespiti nedeniyle acil durumun bildirilmesi gibi yalnızca görüntüleri işlerken elde edilen bilgilerin gönderilmesi basit olacaktır.
Teknolojik düzeyde ne gereklidir?
Bu paradigmayı uygulamak için iki faktör gereklidir:
1) özel gömülü sistemlerin geliştirilmesi Yapay zeka uygulamalarının yürütülmesi için. Bu sistemlerin temel karakteristikleri olmasına rağmen yüksek bilgi işlem gücüsahip olmaları da gereklidir. boyut indirimli y un düşük enerji tüketimi, uzaya gönderilecek. Bu durum XE2 anakartımızIntel Movidius tarafından geliştirilen ve Ubotica'da havacılık sektörü ve endüstri 4.0 ile ilgili her türlü geliştirme ve çözümde kullandığımız, ancak aynı zamanda aşağıdakiler gibi diğer çok kısıtlayıcı durumlarda da kullanılan Myriad cihazlarını temel almaktadır. korunan alanlarda kaçak avcıların tespiti.
2) özel tekniklerin kullanılması hesaplama kapasitesi yüksek olmasına rağmen boyut ve tüketim kısıtlamaları nedeniyle GPU ile aynı performansı elde etmek zor olduğundan, bu donanım içerisinde yapay zeka sistemlerini kullanmamıza olanak sağlıyor. Bu nedenle birçok durumda daha karmaşık sistemlerde kullanılan modellerin küçültülmüş versiyonları kullanılır veya kayan nokta değerlerini depolamak için daha az bit kullanılarak (örneğin FP16 yerine FP32 kullanılarak) işlemlerin hassasiyetinde bir azalma yapılır. veya olası değerlerin sayısını küçük bir kümeye (hatta tamsayı değerlerine) indirgeyen niceleme tekniklerinin kullanılması.
Bu bağlamda çalışmak için neye ihtiyacım var?
Gördüğümüz gibi yapay zeka “uçta” çok özel bir iş alanı haline gelerek patlama yaşıyor. Her ne kadar sadece donanım ya da yapay zeka alanında bilgiyle girmek mümkün olsa da, bu konuda çalışan bizler, çok daha multidisipliner bir profile geçmek zorunda kaldık.
Benim özel durumumda, yapay zeka bölümündeki ilk uzmanlığımla, akıllı sistemleri tasarlarken ve eğitirken donanım kısıtlamalarını dikkate almayı öğrenmem gerekli oldu. Donanıma odaklanan diğer meslektaşlarımız, akıllı sistemleri cihazlara entegre edebilmek ve doğrulayabilmek için bunların işleyişini anlamayı öğrenmek zorunda kaldılar.
Bu durum, belirli bir dalda uzmanlaşmaya öncelik verilen mevcut üniversite derecelerinin Avrupa düzeyinde yoğunlaşması ile çelişmektedir, dolayısıyla gerekli ek eğitim genellikle öğrencinin kendisi veya bunu sağlayan şirket tarafından karşılanmaktadır. gibi belirli veya genel nitelikteki iç eğitim veya yüksek lisans dereceleri ESI'nin MUII'si.
Bu nedenle hem olası multidisiplinerlik hem de yeni teknolojilerin sürekli ortaya çıkması nedeniyle hem çalışma arkadaşlarıma hem de öğrencilerime her zaman yaptığım bir yansımayla bu makaleyi bitirmek istiyorum; Bir bilgisayar bilimi mezununun sahip olması gereken temel yeteneklerden biri yeni şeyleri anlayabilmek ve öğrenebilmektir..
Referanslar
[1] McCulloch, W.S. ve Pitts, W. (1943). Sinir faaliyetinde içkin olan fikirlerin mantıksal bir hesabı. Matematiksel biyofizik bülteni, 5, 115-133. [2] Goodfellow, I., Bengio, Y. ve Courville, A. (2016). Derin öğrenme. MİT basını.Ayrıca okuyun Profesör ve mezunlar ESI kazananları NASA Ödülleri 2022
