Потихонечку скайнет наступает. Учим компьютеры распознавать образы.
https://m.habrahabr.ru/company/ibm/blog/323722/
...
Ву говорит, что его лаборатория проводила сравнительные тесты между TrueNorth и JetsonTX-1, высокопроизводительным компьютером от Nvidia, адаптированным под машинное обучение. Обе системы используют различную реализацию обработки изображений с использованием возможностей нейросетей. Военные провели сравнительные тесты по определению видов наземного транспорта, включая танки Т-72, бронированные автомобили и бульдозеры. Как оказалось, и TrueNorth, и JetsonTX-1 смогли идентифицировать все обнаруженные виды транспорта с точностью в 95%. Но система на основе TrueNorth при этом использовала в 20-30 раз меньше энергии, чем JetsonTX-1. Для военных это критично, поэтому предпочтение для дальнейшей работы, скорее всего, будет отдано именно нейроморфным чипам.
Также Air Force Research Laboratory использует чип в автономных дронах при полетах на дальние расстояния, когда системой не управляет человек. «Дрон при этом понимает, где он, что нужно делать и куда лететь», - говорит Кинг Ву, руководитель Air Force Research Laboratory, - «Нам нужны мощные энергоэффективные процессоры. И IBM TrueNorth как раз то, что требуется».
На основе TrueNorth создала систему машинного зрения и корпорация Samsung. Принцип работы всей системы отличается от принципа работы обычных камер, что позволило увеличить скорость обработки видеопотока до 2 тысяч кадров в секунду. У самых совершенных камер этот показатель не превышает 120 fps (за исключением ряда специализированных камер). Новая система может использоваться во многих сферах, включая распознавание жестов. «Цифровой глаз» от Samsung может улавливать незначительные движения на значительных расстояниях (5-6 метров и больше). Потребление энергии «цифровым глазом» минимально и составляет около 300 мВт. «Это в сто раз меньше, чем потребляет процессор ноутбука средней производительности и в десять раз меньше энергопотребления процессора, устанавливаемого в обычных смартфонах», - говорит Эрик Рю (Eric Ryu), вице-президент Samsung Advanced Institute of Technology.
Сейчас корпорация IBM совершенствует TrueNorth системы и старается обеспечить удешевление их производства, чтобы новые системы были доступнее для широкого круга потребителей.
...
Ву говорит, что его лаборатория проводила сравнительные тесты между TrueNorth и JetsonTX-1, высокопроизводительным компьютером от Nvidia, адаптированным под машинное обучение. Обе системы используют различную реализацию обработки изображений с использованием возможностей нейросетей. Военные провели сравнительные тесты по определению видов наземного транспорта, включая танки Т-72, бронированные автомобили и бульдозеры. Как оказалось, и TrueNorth, и JetsonTX-1 смогли идентифицировать все обнаруженные виды транспорта с точностью в 95%. Но система на основе TrueNorth при этом использовала в 20-30 раз меньше энергии, чем JetsonTX-1. Для военных это критично, поэтому предпочтение для дальнейшей работы, скорее всего, будет отдано именно нейроморфным чипам.
Также Air Force Research Laboratory использует чип в автономных дронах при полетах на дальние расстояния, когда системой не управляет человек. «Дрон при этом понимает, где он, что нужно делать и куда лететь», - говорит Кинг Ву, руководитель Air Force Research Laboratory, - «Нам нужны мощные энергоэффективные процессоры. И IBM TrueNorth как раз то, что требуется».
На основе TrueNorth создала систему машинного зрения и корпорация Samsung. Принцип работы всей системы отличается от принципа работы обычных камер, что позволило увеличить скорость обработки видеопотока до 2 тысяч кадров в секунду. У самых совершенных камер этот показатель не превышает 120 fps (за исключением ряда специализированных камер). Новая система может использоваться во многих сферах, включая распознавание жестов. «Цифровой глаз» от Samsung может улавливать незначительные движения на значительных расстояниях (5-6 метров и больше). Потребление энергии «цифровым глазом» минимально и составляет около 300 мВт. «Это в сто раз меньше, чем потребляет процессор ноутбука средней производительности и в десять раз меньше энергопотребления процессора, устанавливаемого в обычных смартфонах», - говорит Эрик Рю (Eric Ryu), вице-президент Samsung Advanced Institute of Technology.
Сейчас корпорация IBM совершенствует TrueNorth системы и старается обеспечить удешевление их производства, чтобы новые системы были доступнее для широкого круга потребителей.