מזונות חשובים
- מחקר חדש של מדעני MIT מצביע על הדרך להתאמת רשתות עצביות למכשירים זעירים.
- MCUNet מאפשר למידה עמוקה במערכות עם כוח עיבוד וזיכרון מוגבלים.
- החידוש יכול לאפשר גם מכשירים רפואיים חכמים וזריזים יותר.
רמקולים חכמים והתקנים אחרים המרכיבים את האינטרנט של הדברים (IoT) יכולים יום אחד לגרום לכוח הרשת העצבית לעשות יותר בפחות, אומרים חוקרים.
מערכת חדשה בשם MCUNet מאפשרת עיצוב של רשתות עצביות זעירות במכשירי IoT, אפילו עם זיכרון וכוח עיבוד מוגבלים.על פי מאמר של מדעני MIT שפורסם בשרת ה-preprint Arxiv, הטכנולוגיה יכולה להביא יכולות חדשות למכשירים חכמים תוך חיסכון באנרגיה ושיפור אבטחת הנתונים.
המחקר "הוא אחד מהרעיונות המבריקים האלה שנראים ברורים כששומעים אותו", אמר ג'ון סוויט, המייעץ ל-CTO בחברת הרובוטיקה KODA, בראיון באימייל. "זו גישה אלגנטית לבעיה. המחקר הזה כל כך משמעותי כי בסופו של דבר, הם יאפשרו אופטימיזציה בזמן אמת של רשתות עצביות עבור כל מכשיר שבו ניתן לדעת את המשאבים לאלגוריתם."
מה שזה באמת מראה הוא שהכוח לא חייב להיות קשור לגודל..
חישובים גדולים במכשירים קטנים
מכשירי IoT פועלים בדרך כלל על שבבי מחשב ללא מערכת הפעלה, מה שמקשה על הפעלת משימות זיהוי תבניות כמו למידה עמוקה. לצורך ניתוח אינטנסיבי יותר, נתונים שנאספים מה-IoT מעובדים לעתים קרובות בענן, אם כי הם חשופים לפריצה.
יש הרבה שרשתות עצביות יכולות לעשות כדי לשפר את המספר ההולך וגדל של מכשירי IoT, אבל הגודל היה בעיה.
"כדי להעביר את הרשתות למטה לתוך המכשיר עצמן, מה שהוכיח את עצמו כקשה, תצטרך למצוא דרך לייעל את מרחב החיפוש עבור מגוון מיקרו-בקרים", הסביר Suit. "מערכת רגילה או גנרית לא תעבוד בגלל סובלנות המשאבים במכשירי IoT. תחשוב על הספק נמוך מאוד, מעבדים קטנים מאוד במונחים של כוח עיבוד."
שם נכנסת העבודה של חוקרי ה-MIT.
"איך אנחנו פורסים רשתות עצביות ישירות על המכשירים הזעירים האלה?" המחבר הראשי של המחקר, Ji Lin, Ph. D. סטודנט במחלקה להנדסת חשמל ומדעי המחשב של MIT, אמר בהודעה לעיתונות. "זה תחום מחקר חדש שנעשה חם מאוד. חברות כמו גוגל ו-ARM פועלות כולן בכיוון הזה."
TinyEngine to the Rescue
קבוצת MIT תכננה שני רכיבים הדרושים להפעלת רשתות עצביות במיקרו-בקרים. חלק אחד הוא TinyEngine, שדומה למערכת הפעלה, אך מפשט את הקוד עד ליסודותיו. אחר הוא TinyNAS, אלגוריתם חיפוש של ארכיטקטורה עצבית.
"יש לנו הרבה מיקרו-בקרים שמגיעים עם יכולות כוח שונות וגדלי זיכרון שונים", אמר לין. "אז פיתחנו את האלגוריתם [TinyNAS] כדי לייעל את מרחב החיפוש עבור מיקרו-בקרים שונים. האופי המותאם אישית של TinyNAS אומר שהוא יכול ליצור רשתות עצביות קומפקטיות עם הביצועים הטובים ביותר עבור מיקרו-בקר נתון - ללא פרמטרים מיותרים. לאחר מכן אנו מספקים את הסופי, מודל יעיל למיקרו-בקר."
זו גישה אלגנטית לבעיה.
העבודה של לין יכולה לתרגם לייצור מכשירים רפואיים חכמים וזריזים יותר.
"מה שזה באמת מראה הוא שהכוח לא חייב להיות קשור לגודל, ובבתי חולים, שבהם הכל זז במהירות במקומות צרים, זה יכול להביע את ההבדל בין חיים למוות, " קווין גודווין, מנכ"ל EchoNous, חברה המייצרת מכשירים רפואיים בעזרת בינה מלאכותית, אמר בראיון באימייל.
גודווין אמר שהצוות שלו הקדיש שנים לבניית רשת עצבית שבה ניתן יהיה להשתמש בה כדי למפות מבני לב בסריקת אולטרסאונד בזמן אמת - הכל במכשיר כף יד בשם KOSMOS ששוקל מתחת לשני פאונד.
"כעת רופאים יכולים לעבור בקלות מחדר לחדר ולקבל סריקות באיכות אבחון עם הנחיית AI", הוסיף. "הם לא צריכים לשלוח חולים למקום אחר לסריקות האלה או להפסיד זמן קריטי בחיטוי מכונות מבוססות עגלה."
MCUNet הוא מבט מרגש על עולם שבו גאדג'טים קטנים יכולים להיות חכמים מתמיד. ככל שמספר מכשירי ה-IoT גדל במהירות, נחפש כל דבר, החל ממכשירים חכמים ועד למכשירים רפואיים כדי לקבל רשתות עצביות משלהם.
