Tartalom
- A gépek felemelkedése
- A digitális fizikai készítése
- Fontolja meg Cortit
- Egy ismertebb fókusz
- Szóval mi a következő?
Mi az emberi faj egyetlen legnagyobb adaptációja?
Nyilvánvalóan nem a lenyűgöző testi, gyapjas kabátjaink vagy fantasztikus szaglási képességeink. Mindannyian szopunk. A legnagyobb tulajdonságunk mintafelismerés. Valójában olyan erős, hogy gyakran olvassa el a mintákat, ahol még nem létezik. (Lásd: asztrológia.)
Történelmileg, hogy a minták felismerésének képessége lehetővé tette a következtetés levonását, amikor a veszély már a közelben volt, hogy cselekedjünk. Ez azt is lehetővé tette, hogy a nyelveket bonyolultabbá tegyük, mint a morgások és társulások sorozata. Még azt is mondhatnád, hogy ez a modern tudomány alapja.
A gépek felemelkedése
A régi időkben a gépek közismerten rosszul voltak a mintafelismerésben - valójában csak egy előre programozott utasításokat tudtak követni. A gépi tanulás növekedése olyan rendszereket és eszközöket hozott létre, amelyek valóban értelmezhetik az adatokat és felhasználhatják azokat saját fejlesztésükhöz.
A gépi tanulás már életünk szinte minden aspektusát megérinti, jobbra változtatva. Akármennyire is érzékeljük a mintákat, a gépek messze, sokkal jobban vannak rajta - és ez a mintázat-észlelés nagyon sokféle módon elérhető, a beszédfelismeréstől a tőzsdei előrejelzésig.
Tehát mit számíthatunk erre a területre 2019-ben?
A digitális fizikai készítése
A gépi tanulásba és a kisüzemi számítástechnikába egyaránt komolyan beruházott vállalatok megtisztítják az utat az ML jövője felé. Arm az erőfeszítés élvonalában. Technológiája mindent javít az első reagálású orvosi ellátástól kezdve a szelfikig.
Fontolja meg Cortit
A Corti egy speciális kis eszköz, amely mérete megegyezik a Google Kezdőlap méretével. De ezek közül a közeljövőben nem fogja megtalálni a nappali szobájában.
Az eszköz jelenleg világszerte működik a sürgősségi reagáló központokban. Figyelembe veszi az orvosi sürgősségi hívásokat és segíti a kezelőt a legjobb tanácsadásban.
Ez a legfontosabb cél? A vonalon lévő emberek előtt a szívmegállás eseményének azonosítása.
A szívroham több embert öl meg, mint bármi más, ám mégis hírhedt módon rosszul vesszük fel a figyelmeztető jelzéseket. Ez a tudatosság hiánya késleltetheti a beavatkozást olyan helyzetekben, amikor akár néhány perc is súlyos hatással lehet az áldozat túlélési arányára. Valójában minden olyan perc után, amikor a CPR késik, a túlélés esélye akár 10 százalékkal is csökkent.
Ennek az ML készüléknek bizonyított eredményei vannak a szívmegállás gyorsabb azonosításának, lenyűgöző pontossággal, 93% -kal - jóval magasabb, mint az emberi operátorra jellemző 73%. Széles körű használata ezrek életeket menthet meg.
A gépi tanulást szükségszerűen eszközön végzik, nem pedig a felhőben lévő adatbázishoz kapcsolódik. Életveszélyes helyzetekben az üzemeltetőnek pillanatnyi életmentési tanácsot kell adnia, függetlenül az internetes csuklástól. Az adatvédelmi aggodalmak egy kicsit trükkössé teszik az internethez csatlakoztatott ML készüléket orvosi helyzetekben is.
Corti nem csak egy-trükk póni; fókuszát kibővítik a drog-túladagolás és a stroke diagnózisaival, olyan technikák felhasználásával, mint a vokális elemzés.
A Cortit az Nvidia TX2 hajtja: Arm v8 (64 bites) kétmagos + Cortex-A57 négymagos (64 bites).
Egy ismertebb fókusz
Ha ez a gépi tanulás egy kicsit túl sokat versenyzett a szívedben, akkor itt egy szociális szájpad tisztítója van.
2018-ban az Instagram elindította a Focus képességét, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy professzionálisan összpontosított önportrék és felvételek készítsenek arcokat, és elmossa a hátteret.
Noha nem pontosan megállítja a szívrohamot, ez a funkció intuitív és ismerős élményt nyújt, és ez lehetséges a gépi tanuláshoz kapcsolódó hardver- és szoftverfejlesztésekkel is.
Függetlenül attól, hogy szelfi módot vagy a szokásos, hátulról néző kamerát használ, a Focus a kép szegmentálási hálózatát használja, hogy automatikusan behatoljon a képbe, miközben elmossa a hátteret, hogy professzionális megjelenésű képet készítsen. Mint gondolnád, ez egy komplex technika, amely jelentős kiegészítő feldolgozást igényel a gyors és hatékony futtatáshoz, és ennek eredményeként szelektíven telepítették a felső szintű platformokra, amelyek támogatják a szükséges optimalizálást. És az Arm és a Compute Library csapattal folytatott erőteljes együttműködés miatt ez számos eszközt magában foglal a Arm Mali GPU-kat is.
Szóval mi a következő?
2019-ben az olyan vállalatok, mint a Arm, az egész világon eszközöket fognak növelni, növekvő gépi tanulási képességekkel. Szinte minden iparágban várhatunk javulást, kezdve a precízen megcélzott kártevőirtással a mezőgazdaságban az önálló járművek fejlettebb funkcióival. Az intelligens készülékei valószínűleg jobban teljesítenek olyan feladatokban, mint a beszédfelismerés, és fokozott képességgel tudják felismerni az inflexiót és a hangjelzést.
Tartsa szemmel a Arm-ot, ha azt szeretné látni, hogy 2019-ben milyen irányban halad az eszközön történő gépi tanulás. A gépi tanulási képességek hoki-botjának trendjével izgalmas év lesz.
