Розблокування AI на межі за допомогою нових інструментів Deci
Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.
Граничні пристрої повинні мати можливість швидко й у реальному часі обробляти надані дані. Крім того, передові програми ШІ ефективні та масштабовані лише тоді, коли вони можуть робити високоточні прогнози зображень.
Візьміть на себе складне й важливе завдання автономного водіння: потрібно враховувати всі відповідні об’єкти на сцені водіння, будь то пішоходи, смуги, тротуари, інші транспортні засоби або дорожні знаки та світлофори.
Наприклад, автономний транспортний засіб, який рухається через багатолюдне місто, повинен підтримувати високу точність, працюючи в режимі реального часу з дуже малою затримкою; інакше життя водіїв і пішоходів може опинитися під загрозою», — сказав Йонатан. Гейфман, генеральний директор і співзасновник компанії глибокого навчання Deci.
Ключем до цього є семантична сегментація або сегментація зображення. Але існує дилема: моделі семантичної сегментації є складними, що часто сповільнює їх роботу.
ПодіяMetaBeat 2022
4 жовтня в Сан-Франциско, штат Каліфорнія, MetaBeat збере лідерів думок, щоб порадити, як технологія метавсесвіту змінить спосіб спілкування та ведення бізнесу в усіх галузях.
зареєструватися тут«У цих моделях часто існує компроміс між точністю, швидкістю та розміром», — сказав Гейфман, чия компанія цього тижня випустила набір моделей семантичної сегментації, DeciSeg, щоб допомогти вирішити цю складну проблему.
«Це може бути перешкодою для периферійних додатків у реальному часі», — сказав Гейфман. «Створення обчислювально ефективних і точних моделей є справжнім викликом для інженерів глибокого навчання, які докладають чимало зусиль, щоб досягти точності та швидкості, які задовольнять поставлене завдання».
Сила краюЗгідно з даними Allied Market Research, обсяг глобального ринку передового ШІ (штучного інтелекту) сягне майже 39 мільярдів доларів США до 2030 року, зростаючи з середньорічним темпом зростання (CAGR) майже на 19% протягом 10 років. Тим часом Astute Analytica повідомляє, що до 2027 року світовий ринок передового програмного забезпечення штучного інтелекту досягне понад 8 мільярдів доларів США, що з 2021 року буде зростати на середньорічному темпі зростання майже на 30%.
«Перейдні обчислення та штучний інтелект — це потужне поєднання, яке може надати багатообіцяючі програми споживачам і компаніям», — сказав Гейфман.
Для кінцевих користувачів це означає збільшення швидкості, покращену надійність і кращий загальний досвід, сказав він. Не кажучи вже про кращу конфіденційність даних, оскільки дані, які використовуються для обробки, зберігаються на локальному пристрої — мобільних телефонах, ноутбуках, планшетах — і їх не потрібно завантажувати до сторонніх хмарних служб. Для підприємств із споживчими додатками це означає значне зниження витрат на хмарні обчислення, сказав Гейфман.
Ще одна причина, чому передовий ШІ такий важливий: вузькі місця зв’язку. Багато периферійних пристроїв машинного зору вимагають інтенсивного аналізу відеопотоків високої роздільної здатності. Але якщо вимоги до зв’язку занадто великі порівняно з пропускною здатністю мережі, деякі користувачі не отримають необхідного аналізу. «Тому переміщення обчислень на край, навіть часткове, забезпечить масштабну роботу», — сказав Гейфман.
Без критичного компромісуСемантична сегментація є важливою для передового штучного інтелекту та є одним із найпоширеніших завдань комп’ютерного зору в багатьох галузях: автомобільній, охороні здоров’я,...
Не змогли відвідати Transform 2022? Перегляньте всі сесії саміту в нашій бібліотеці за запитом! Подивіться сюди.
Граничні пристрої повинні мати можливість швидко й у реальному часі обробляти надані дані. Крім того, передові програми ШІ ефективні та масштабовані лише тоді, коли вони можуть робити високоточні прогнози зображень.
Візьміть на себе складне й важливе завдання автономного водіння: потрібно враховувати всі відповідні об’єкти на сцені водіння, будь то пішоходи, смуги, тротуари, інші транспортні засоби або дорожні знаки та світлофори.
Наприклад, автономний транспортний засіб, який рухається через багатолюдне місто, повинен підтримувати високу точність, працюючи в режимі реального часу з дуже малою затримкою; інакше життя водіїв і пішоходів може опинитися під загрозою», — сказав Йонатан. Гейфман, генеральний директор і співзасновник компанії глибокого навчання Deci.
Ключем до цього є семантична сегментація або сегментація зображення. Але існує дилема: моделі семантичної сегментації є складними, що часто сповільнює їх роботу.
ПодіяMetaBeat 2022
4 жовтня в Сан-Франциско, штат Каліфорнія, MetaBeat збере лідерів думок, щоб порадити, як технологія метавсесвіту змінить спосіб спілкування та ведення бізнесу в усіх галузях.
зареєструватися тут«У цих моделях часто існує компроміс між точністю, швидкістю та розміром», — сказав Гейфман, чия компанія цього тижня випустила набір моделей семантичної сегментації, DeciSeg, щоб допомогти вирішити цю складну проблему.
«Це може бути перешкодою для периферійних додатків у реальному часі», — сказав Гейфман. «Створення обчислювально ефективних і точних моделей є справжнім викликом для інженерів глибокого навчання, які докладають чимало зусиль, щоб досягти точності та швидкості, які задовольнять поставлене завдання».
Сила краюЗгідно з даними Allied Market Research, обсяг глобального ринку передового ШІ (штучного інтелекту) сягне майже 39 мільярдів доларів США до 2030 року, зростаючи з середньорічним темпом зростання (CAGR) майже на 19% протягом 10 років. Тим часом Astute Analytica повідомляє, що до 2027 року світовий ринок передового програмного забезпечення штучного інтелекту досягне понад 8 мільярдів доларів США, що з 2021 року буде зростати на середньорічному темпі зростання майже на 30%.
«Перейдні обчислення та штучний інтелект — це потужне поєднання, яке може надати багатообіцяючі програми споживачам і компаніям», — сказав Гейфман.
Для кінцевих користувачів це означає збільшення швидкості, покращену надійність і кращий загальний досвід, сказав він. Не кажучи вже про кращу конфіденційність даних, оскільки дані, які використовуються для обробки, зберігаються на локальному пристрої — мобільних телефонах, ноутбуках, планшетах — і їх не потрібно завантажувати до сторонніх хмарних служб. Для підприємств із споживчими додатками це означає значне зниження витрат на хмарні обчислення, сказав Гейфман.
Ще одна причина, чому передовий ШІ такий важливий: вузькі місця зв’язку. Багато периферійних пристроїв машинного зору вимагають інтенсивного аналізу відеопотоків високої роздільної здатності. Але якщо вимоги до зв’язку занадто великі порівняно з пропускною здатністю мережі, деякі користувачі не отримають необхідного аналізу. «Тому переміщення обчислень на край, навіть часткове, забезпечить масштабну роботу», — сказав Гейфман.
Без критичного компромісуСемантична сегментація є важливою для передового штучного інтелекту та є одним із найпоширеніших завдань комп’ютерного зору в багатьох галузях: автомобільній, охороні здоров’я,...
What's Your Reaction?
