Ključni izsledki
- Nova raziskava znanstvenikov MIT kaže pot do vgradnje nevronskih mrež v majhne naprave.
- MCUNet omogoča globoko učenje na sistemih z omejeno procesorsko močjo in pomnilnikom.
- Inovacija bi lahko omogočila tudi pametnejše, bolj okretne medicinske naprave.
Raziskovalci pravijo, da bi pametni zvočniki in druge naprave, ki sestavljajo internet stvari (IoT), lahko nekega dne pridobili moč nevronske mreže, da bi naredili več z manj.
Nov sistem, imenovan MCUNet, omogoča oblikovanje majhnih nevronskih mrež na napravah IoT, tudi z omejenim pomnilnikom in procesorsko močjo. Glede na članek znanstvenikov MIT, objavljen na strežniku za prednatis Arxiv, bi lahko tehnologija prinesla nove zmogljivosti pametnim napravam, hkrati pa prihranila energijo in izboljšala varnost podatkov.
Raziskava "je ena tistih briljantnih idej, ki se zdijo očitne, ko jih slišite," je v intervjuju po elektronski pošti dejal John Suit, svetovalec tehničnega direktorja pri podjetju za robotiko KODA. "To je eleganten pristop k problemu. Ta raziskava je tako pomembna, ker bo sčasoma omogočila optimizacijo nevronskih mrež v realnem času za katero koli napravo, kjer so viri znani algoritmu."
To v resnici dokazuje, da moči ni treba vezati na velikost..
Veliki izračuni na majhnih napravah
Naprave IoT običajno delujejo na računalniških čipih brez operacijskega sistema, zaradi česar je težko izvajati naloge prepoznavanja vzorcev, kot je globoko učenje. Za intenzivnejšo analizo se podatki, zbrani v IoT, pogosto obdelujejo v oblaku, čeprav so ranljivi za vdore.
Nevronske mreže bi lahko veliko naredile za izboljšanje naraščajočega števila naprav IoT, vendar je velikost težava.
"Da bi premaknili omrežja navzdol v samo napravo, kar se je izkazalo za težavno, bi morali najti način za optimizacijo iskalnega prostora za različne mikrokontrolerje," je pojasnil Suit. "Standardni ali generični sistem ne bi deloval zaradi toleranc virov na napravah IoT. Pomislite na zelo nizko porabo energije, zelo majhne procesorje v smislu procesorske moči."
Tu nastopi delo raziskovalcev MIT.
"Kako namestimo nevronske mreže neposredno na te majhne naprave?" glavni avtor študije, Ji Lin, dr. študent na oddelku za elektrotehniko in računalništvo MIT, je dejal v sporočilu za javnost. "To je novo raziskovalno področje, ki postaja zelo vroče. Podjetja, kot sta Google in ARM, delajo v tej smeri."
TinyEngine na pomoč
Skupina MIT je zasnovala dve komponenti, potrebni za delovanje nevronskih mrež na mikrokontrolerjih. En del je TinyEngine, ki je podoben operacijskemu sistemu, vendar skrči kodo do bistvenih elementov. Drugi je TinyNAS, algoritem za iskanje nevronske arhitekture.
"Imamo veliko mikrokontrolerjev z različnimi močmi in različnimi velikostmi pomnilnika," je dejal Lin. "Zato smo razvili algoritem [TinyNAS] za optimizacijo iskalnega prostora za različne mikrokrmilnike. Prilagojena narava TinyNAS pomeni, da lahko ustvari kompaktna nevronska omrežja z najboljšo možno zmogljivostjo za dani mikrokrmilnik – brez nepotrebnih parametrov. Nato dostavimo končno, učinkovit model za mikrokrmilnik."
To je eleganten pristop k problemu.
Linovo delo bi lahko pomenilo izdelavo pametnejših in okretnejših medicinskih pripomočkov.
"To v resnici kaže, da moči ni treba vezati na velikost, in v bolnišnicah, kjer se v tesnih prostorih vse hitro premika, lahko to dobesedno pomeni razliko med življenjem in smrtjo, " Kevin Goodwin, Izvršni direktor podjetja EchoNous, ki izdeluje medicinske pripomočke s pomočjo umetne inteligence, je dejal v intervjuju po elektronski pošti.
Goodwin je dejal, da je njegova ekipa leta gradila in usposabljala nevronsko mrežo, ki bi jo lahko nato uporabili za preslikavo srčnih struktur v ultrazvočnem pregledu v realnem času – vse v ročni napravi KOSMOS, ki tehta manj kot dva funta.
"Zdaj se lahko zdravniki enostavno premikajo iz sobe v sobo in dobijo skeniranje diagnostične kakovosti z navodili umetne inteligence," je dodal. "Pacientov jim ni treba pošiljati drugam na te preglede ali izgubljati kritičnega časa z razkuževanjem strojev na vozičku."
MCUNet je vznemirljiv pogled na svet, kjer so lahko majhni pripomočki pametnejši kot kdaj koli prej. Ker število naprav interneta stvari hitro narašča, bomo iskali vse, od pametnih naprav do medicinskih naprav, ki bodo imele svoje lastne nevronske mreže.
