Разработчики: | Intel |
Дата премьеры системы: | сентябрь 2017 года |
Дата последнего релиза: | март 2020 г |
Технологии: | Процессоры |
Содержание |
2020: Обучение определению запахов
17 марта 2020 года Intel объявила о том, что Loihi теперь способен распознавать запахи. Для этого компания в сотрудничестве с учёными Корнеллского университета задействовала набор данных об активности 72 химических датчиков, которые затем нейроморфный чип смог использовать, чтобы классифицировать десять потенциально вредных запахов. Также был создан специальный алгоритм, обеспечивающий обучение системы.
Вклад в исследование учёных из Корнельского университета состоял в том, что они, как биологи, которые изучают воздействие запахов (молекул веществ) на обонятельные рецепторы и передачу электрических импульсов в мозг, помогли разработать алгоритмы определения запахов. В Intel, в свою очередь, воплотили алгоритм в машинный код, понятный нейроморфному процессору Loihi.
На момент анонса разработки чип способен узнавать 10 запахов, в том числе те, которые исходят от метана, аммиака и ацетона. Для каждого из этих соединений чип создавал индивидуальную картину нейронной активности.
В Intel утверждают, что Loihi с первой попытки распознал запахи ряда вредных для человека веществ. Причем процессор показал скорость обучения распознаванию значительно выше, чем конкурирующие платформы. Так, устройству Intel потребовалось в 3000 раз меньше обучающих выборок на класс, чем другим подобным устройствам.
По словам специалистов, мозгоподобная структура чипа, наряду со специализированными нейробиологическими алгоритмами, может стать подлинным электронным носом.[1] Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга
Intel — не единственная компания. которая пытается обучить ИИ распознавать запахи. Команда Google Brain Team работает с парфюмерами, чтобы связать молекулы запахов с воспринимаемыми запахами, а российские исследователи используют искусственный интеллект для определения смертельных газовых смесей и воссоздавать их с помощью машинного обучения.
2018
Intel заработала $1 млрд на нейроморфных и других процессорах для ИИ
В 2017 году корпорация Intel заработала $1 млрд на нейроморфных и других процессорах для искусственного интеллекта. О важном для Intel достижении объявил глава подразделения Data Center Group Навин Шеной (Navin Shenoy) на конференции Intel Data Centric Innovation Summit, прошедшем 8 августа 2018 года в штаб-квартире корпорации в городе Санта-Клара (Калифорния, США).
Оценка в $1 млрд основана на информации клиентов, сообщивших о том, для каких задач закупаются процессоры, а также на собственных подсчетах Intel, пояснил агентству Reuters Навин Рао (Naveen Rao), руководитель подразделения Intel по исследованиям в области ИИ. Он подчеркнул, что Intel консервативно подошла к подсчетам и что реальная цифра, скорее всего, существенно выше.[2]
В условиях стагнации на рынке ПК Intel делает все больший упор на оборудование для дата-центров, вычислительные мощности которых обеспечивают работу мобильных и онлайн-приложений, в том числе тех, что с помощью технологий искусственного интеллекта позволяют распознавать изображения и голос.
Intel за последние годы добилась значительного прогресса в плане усовершенствования своих ИИ-чипов. По словам Навина Шеноя, эффективность современных ЦПУ Intel при работе с искусственным интеллектом более чем в 200 раз выше, чем была несколько лет назад. Также он отметил, что процессоры Xeon Cascade Lake, выход которых ожидается позднее в 2018 году, в 11 раз лучше справляются с такими ИИ-задачами, как распознавание изображений, передает VentureBeat.[3]
Кроме того, на мероприятии шла речь о возможностях для роста ЦОД-оринетированного бизнеса Intel. В корпорации рассчитывают, что общий объём целевого рынка в этой сфере к 2022 году достигнет $200 млрд, тогда как прежняя оценка предусматривала показатель на уровне $160 млрд в 2021 году.[4]
Открытое сообщество для развития нейроморфного чипа Loihi
Компания Intel объявила в феврале 2018 года, что организует открытое комьюнити для тестирования и развития самообучающегося нейроморфного чипа Loihi, и предложила добровольцам представить возможные варианты разработки ИИ. Приём заявок на гранты начнётся в апреле 2018 года[5].
На посвящённой нейроморфным вычислениям профессиональной встрече в Орегоне (Neuro Inspired Computational Elements, NICE) Intel сообщила о достижениях в развитии нейроморфной обработки данных и заявила о том, что планирует открыть желающим доступ для участия в своей дальнейшей работе.
В разработке ИИ компания выбрала направление обучения на основе принципов, по которым это происходит в человеческом мозге: процесс обучения, по мысли разработчиков, должен производить обработку информации, поступающей из окружающей среды. Нейроморфный чип Loihi, как сообщила Intel, во время испытаний показал «стопроцентную функциональность, широкие рабочие границы и всего несколько багов». Loihi способен быстро распознавать трёхмерные объекты с разных углов обзора, осваивать набор данных для обучения за несколько секунд, при этом используя лишь небольшую часть своих возможностей.
Чтобы продолжить совершенствование нейроморфной обработки данных, Intel организовала сообщество INRC (Intel Neuromorphic Research Community), в котором надеется объединить усилия как учёных, так и разработчиков. Работу планируется вести сразу по нескольким направлениям. Это будет и разработка теории и алгоритмов, и попытки адаптировать чип к работе с данными и системами «реального мира», и поиск применения для решения современных технологических задач.
Участникам сообщества компания пообещала доступ к тестовым наработкам и многопользовательской системе на основе Loihi, которую сокращённо назвали NRaaS (Neuromorphic Research as a Service).
Также Intel планирует выдавать гранты участникам сообщества на основе предложений конкретных направлений разработки. Приём предварительных заявок откроется 2 апреля 2018 года.
2017: Анонс
В сентябре 2017 года Intel представила нейроморфный процессор Loihi, с помощью которого, как утверждают в компании, технологии искусственного интеллекта (ИИ) станут более доступными.
В Intel говорят, что Loihi работает по тем же принципам, что и человеческий мозг. Содержащий 130 тыс. искусственных нейронов и 130 млн синапсов процессор обучается, используя разные типы обратной связи. В результате он становится «умнее» непосредственно в процессе работы, исключая привычный для нынешних систем ИИ этап обучения.
Архитектура Loihi напоминает нейронную сеть, в которой импульсы в синапсах служат для создания и укрепления связей между нейронами. Интеллектуальное поведение становится результатом кооперативного и конкурентного взаимодействия между участками сети и внешним миром.
Процессор Loihi может стать основой обучаемого и самообучаемого компьютера, который будет потреблять в тысячу раз меньше энергии, чем обычный ПК, которому для решения задач нужно больше производительности.
Кроме этого, новый Loihi может стать чем-то вроде сопроцессора, снабжающего функциями искусственного интеллекта центральный процессор вычислительной системы.
Отмечается, что Loihi разработан для таких нагрузок, как разработка и тестирование нескольких алгоритмов с высокой алгоритмической эффективностью для следующих задач: например, планирование маршрута, ограничение соответствия, рассеянное шифрование, изучение словарей, динамическое моделирование и адаптация.
Новый чип будет производиться с использованием 14-нм технологического процесса. Первые использующие его устройства появятся на рынке в первой половине 2018 года. Сначала они попадут в научно-исследовательские институты и университеты, занимающиеся разработкой систем искусственного интеллекта.[6]
Читайте также
Разум вместо программирования. Наступает эра компьютеров, способных к мышлению
Примечания
- ↑ ow a Computer Chip Can Smell without a Nose
- ↑ Intel sold $1 billion of artificial intelligence chips in 2017
- ↑ Intel’s AI chip business hits $1 billion a year, with target of $10 billion by 2022
- ↑ Innovating for the ‘Data-Centric’ Era
- ↑ Intel создаёт открытое сообщество для развития нейроморфного чипа Loihi
- ↑ Intel’s New Self-Learning Chip Promises to Accelerate Artificial Intelligence
Название решения | Разработчик | Количество проектов | Технологии |
---|---|---|---|
Pohoiki Beach (нейроморфная система) | Intel | 0 | Процессоры |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (4)
МЦСТ (4)
Микрон (Mikron) (4)
Lenovo (4)
ИНЭУМ им. И.С. Брука (3)
Другие (48)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
МЦСТ (8, 22)
Микрон (Mikron) (2, 9)
Oracle (1, 7)
Nvidia (Нвидиа) (17, 6)
Intel (36, 5)
Другие (194, 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 - 9
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