Новости по тегу Искусственный интеллект, страница 1 из 1

Перед вами вторая часть руководства с методическими указаниями по созданию законченного проекта с элементами искусственного интеллекта (ИИ) на базе микроконтроллеров семейства STM32. В руководстве описан пакет расширения X-CUBE-AI, полностью интегрированный в среду разработки STM32CubeMX. Также в данном руководстве описываются дополнительные тестовые приложения, предназначенные для оценки корректности работы (валидации) и определения производительности нейронной сети.

Перевод опубликованной на портале element14 статьи даст представление об основах искусственного интеллекта, принципах машинного обучения и возможном использовании этой технологии.

Перед вами перевод руководства с методическими указаниями по созданию законченного проекта с элементами искусственного интеллекта (ИИ) на базе микроконтроллеров семейства STM32.

Система на модуле в форм-факторе SODIMM-260 размером 45x69.6 мм с 6-ядерным 64-битным NVIDIA Carmel ARM®v8.2 CPU и 384-ядерный NVIDIA Volta GPU с 48 тензорными ядрами, с оперативная памятью 8 ГБ LPDDR4x@1600 МГц с пропускной способностью до 51,2 ГБ/с и пр. SoM сочетает в себе исключительную производительность и энергопотребление с малыми размерами и богатым набором линий ввода-вывода и позволяет использовать его для широкого спектра встраиваемых устройств и приложений искусственного интеллекта.

Статья содержит руководство по подготовке модели Keras к запуску на Jetson Nano и последующим распознаванием изображений. Подготовленные модели позволят быстро протестировать возможности этого микрокомпьютера.

В руководстве доктора наук (PhD) Адриана Роузброка, специализирующегося на вопросах разработки алгоритмов обработки изображений и машинного обучения, подробно рассмотрены практические вопросы решения таких задач, как обнаружение и классификация объектов на основе бюджетного AI высокопроизводительного компьютера Jetson Nano от компании NVIDIA и предварительно установленных сценариев. В частности, рассмотрены вопросы установки системных пакетов, настройки среды разработки, установки открытой нейросетевой библиотеки Keras и библиотеки для машинного обучения TensorFlow на Jetson Nano и пр.

Небольшой высокопроизводительный компьютер для систем искусственного интеллекта, который позволяет параллельно запускать несколько нейронных сетей для таких приложений, как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация и обработка речи. В основе  изделия система на модуле (SoM) cо 128-ядерным графическим процессором NVIDIA Maxwell, 4-ядерным  ARM Cortex-A57@1.43ГГц процессором, оперативной памятью 4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s и слотом для microSD для установки образа Linux и хранения файлов проектов. Модуль обеспечивает производительность до 472 Gflops. Изделие предназначено для  разработчиков встраиваемых систем, исследователей, студентов и всех, кто увлечен техническим творчеством.

Интеллектуальное цифровое управление в сочетании с высокопроизводительными каскадами электропитания решают задачи по увеличению плотности мощности, что в первую очередь необходимо для процессоров с новой архитектурой. Например, это мультифазные цифровые контроллеры и силовые каскады серии OptiMOS производства Infineon.

В настоящий момент наблюдается рост интереса к нейронным технологиям, что приводит к их дальнейшему развитию. В частности появляются практические реализации импульсных нейронных сетей (SNN), которые по своему потенциалу превосходят ставшие традиционными сверточные нейронные сети (CNN). В данной статье проводится краткий обзор SNN-технологий от компании Brainchip.

В статье кратко рассказывается об истории нейропроцессоров, раскрываются различия между нейропроцессорами и процессорами с традиционной архитектурой, анализируются основные принципы работы и обучения нейропроцессоров на примере микросхемы NM500 от NeuroMem.

Несмотря на все достижения современных процессоров, самой универсальной вычислительной системой остается человеческий мозг. Компьютеры быстрее считают, быстрее решают логические задачи, да и вообще быстрее справляются с любыми другими формализованными задачами, но когда дело доходит до неких нестандартных ситуаций, то обычный компьютер оказывается бессильным, в отличие от нашего серого вещества. Именно человеческий мозг вдохновил инженеров на создание нейрокомпьютеров. Конкретным результатом таких разработок стал нейроморфный процессор CM1K от NeuroMem.