Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Microsoft Research |
Дата последнего релиза: | 2017/08/23 |
Технологии: | Процессоры, Средства разработки приложений |
Embedded Learning Library — библиотека, разработанная Microsoft Research, позволит работать с искусственным интеллектом на небольших маломощных компьютерах без постоянного подключения к интернету.
2017: Публикация
23 августа корпорация Microsoft опубликовала библиотеку Embedded Learning Library, призванную помочь внедрить системы машинного обучения в компьютеры с крошечными процессорами, такие как Raspberry Pi. Они не будут нуждаться в постоянном подключении к облаку и интернету, сохраняя все свои вычислительные возможности в режиме оффлайн, также их будет очень сложно взломать, заверяют в Microsoft. Бета-версия библиотеки уже доступна на GitHub.
По мнению представителей корпорации, сфера применения подобных устройств довольно широка. Например, «умные перчатки», способные распознавать и озвучивать язык жестов, датчики влажности почвы и даже мозговые импланты, предупреждающие своего носителя о возможных судорогах. Подобные технологии найдут применение в самых разных сценариях, например, в предиктивном обслуживании для выявления и устранения поломок еще до их возникновения.
Идея проекта родилась у руководителя направления машинного обучения и оптимизации Microsoft Research Офера Декеля (Ofer Dekel), когда его сад атаковали белки. Будучи специалистом в области ИТ, он решил проблему при помощи технологий. Декель написал алгоритм для распознавания белок и запустил его на Raspberry Pi 3. В итоге он получил систему наблюдения за задним двором, включающую разбрызгиватель при появлении вредителей.
Раньше одной из главных преград была высокая стоимость и непрактичность устройств для облачной обработки данных. Мы можем наделить большим количеством возможностей меньший по размеру процессор без потери производительности, — заявил Офер Декель. |
Самым маленьким устройством, на котором тестировалась библиотека, является одноплатный компьютер Arduino Uno, обладающий 2 килобайтами оперативной памяти. Следующий шаг — написание алгоритма для работы систем машинного обучения на процессорах Cortex M0, размером с крошку хлеба.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (44)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (15)
Форсайт (11)
Бипиум (Bpium) (10)
BellSoft (БеллСофт) (9)
Другие (370)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (4)
Консом групп, Konsom Group (КонсОМ СКС) (2)
IFellow (АйФэлл) (2)
ЛАНИТ - Би Пи Эм (Lanit BPM) (2)
Другие (30)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (10)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
Форсайт (3)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (2)
КРИТ (KRIT) (2)
Другие (13)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Microsoft (41, 47)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 46)
Oracle (49, 26)
Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
IBM (33, 18)
Другие (553, 270)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (1, 4)
Microsoft (4, 3)
Oracle (2, 3)
SAP SE (2, 2)
Другие (16, 19)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 11)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 3)
Форсайт (1, 3)
Сбербанк (1, 2)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (1, 2)
Другие (9, 9)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 6)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен) (1, 6)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 4)
Форсайт (1, 3)
Robin (Робин) (1, 3)
Другие (10, 15)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 1)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 1)
Robin (Робин) (1, 1)
РЖД-Технологии (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 46
Hyperledger Fabric - 23
Windows Azure - 20
FIS Platform - 15
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 12
Другие 305
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 8
FIS Platform - 4
Парадокс: MES Builder - 2
Java - 2
Siemens Xcelerator - 2
Другие 22
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 11
BSS Digital2Go - 3
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3
Cloud ML Space - 2
Tarantool Data Grid - 1
Другие 8
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (4)
МЦСТ (4)
Lenovo (4)
ИНЭУМ им. И.С. Брука (3)
Микрон (Mikron) (3)
Другие (48)
Cloud4Y (ООО Флекс) (1)
Huawei Россия (Хуавэй) (1)
Intel (1)
Lenovo (1)
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) (1)
Другие (4)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
МЦСТ (8, 22)
Микрон (Mikron) (1, 8)
Oracle (1, 7)
Nvidia (Нвидиа) (17, 6)
Intel (36, 5)
Другие (180, 15)
Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 2)
Huawei (1, 1)
Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
Микрон (Mikron) (1, 1)
Intel (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 8
Эльбрус - 8
Oracle SPARC - 7
Intel Xeon Scalable - 5
Эльбрус 4.4 - 4
Другие 23
Baikal-M - 2
Huawei Kunpeng (процессоры) - 1
Nvidia Tesla - 1
Intel Xeon Scalable - 1
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 1
Другие 0