低功耗且还非常小巧 看看这家创业团队的太阳能AI相机

2019-02-19 11:17:07 来源: 网易智能 举报
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【网易智能讯2月19日消息】“AI不是触手可及吗?为什么房间里不见它呢?”人工智能创业者Ali Farhadi坐在会议室里,俯身看着西雅图的联合湖,尽管AI已经应用于许多科技小玩意,但真正能运行AI工作的只是桌上的手机。

大多数情况下设备都不可以自我进行机器学习,但设备可以将数据发到云端,这样的方式比前者更有效率,AI的工作过程对资源十分吃紧,不仅占用CPU,而且大量消耗电池电量。自Xnor于2017年获得了艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的投资后,便开始致力于解决或减轻上述问题的负担,公司在终端设备的深度学习模型上实现突破,借用这种技术,尖端计算机视觉技术在5美元的迷你电脑Raspberry Pi Zero或者超极本上都可以加载。

技术成熟后,Xnor的机器学习模型效率很高,将来会应用于更多的设备和行业,后期公司会根据实际情况调整他们的目标。对于AI驱动设备依然存在不足的问题,Farhadi指着样本设备上的电池组部分,解释道:“电量是最大的问题。”

Xnor想将AI技术加载于手机和Pi Zero等设备,但设备的CPU和电量都是有限的,电量是他们目前碰到的最大瓶颈。Farhadi的团队提出了一个疯狂的想法:打造一个不需要电池的AI平台。

该设备可以完成实时计算机视觉的任务,只要在设备视野内,转瞬间便能检测到一个人,一辆车,一只鸟等的位置,并确定其身份,然后无线传输信息,这种设备依赖的是太阳能供电的计算机。

这是一个320×240分辨率的迷你相机,一个加载了目标识别模型的FPGA(现场可编程门阵列),一个用于处理图像和相机软件的内存,以及一小块太阳能电池,外加一个能够及时收发数据的无线装置。“这个东西没有固定能源,它就是一个价值仅两美元的电脑,上面装着一个劣质的相机,但它物体识别的功能却很强大。”Farhadi对Xnor团队的新发明有点激动。

只要这块太阳能电池受到明显的光照,它就可以为图像处理器和物体识别算法持续供电,设备工作电压不低于100毫伏,电压过低时拍照的频率也会降低,它还可以不依赖于光源单独运行,但这种操作并不建议,出于这个原因,设备上还安装了一个超级电容器,就算是光源不充足的时候,设备依然可以整晚运行。

如果要证明它的效率,我们假设给它在装上一个手表电池,Naderiparizi说它还能以每秒1格的速度运行超过30年。

不仅仅是产品

真正的突破并不在于太阳能智能相机的发明,真正的突破在于——电脑中运行一个复杂的深度学习模型时,它的成本和电量比你手机休眠状态下耗费得还要少。

进行人脸识别,自然语言处理等推断过程所需的能量仍存在不足之处,当你开口时,智能灯泡便开灯,但其实这并不“智能”,当灯泡内的模块接收并发送你的声音到一个处理/数据中心,中心会分析你的话语并作出相应的回应,然后灯就亮了。

这一过程不仅麻烦,同时还有延迟,程序也有可能崩溃或受到攻击,而且还需要有恒定的电源或电池。相反,我们想象家里的花盆,墙上或者书架顶上藏着一个小巧的相机。只需要日常的光照,这个相机就能识别语音命令,不用连接云端也能分析照片;设备内部信息输入很少,所以也不会被黑客攻击,而且零件成本仅为10美元。

最终只有一种可能能够真正深入我们的生活,无处不在,只有最后描述的设备能增量数十亿,而且所需基础设施投资并不大。

你希望拥有一个监控宝宝动作并把图像发到云服务器的a类婴儿监控器呢,还是一个就算断网但还能继续告知你宝宝情况的b类监控器呢?在两者运行良好的情况下,b类监控器似乎更合适,在无数个消费者应用中,这样的选择也是大趋所向。

(选自:TC 作者:Devin Coldewey 编译:网易智能 参与:Meadow)

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 丁广胜 本文来源:网易智能 责任编辑:丁广胜_NT1941
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