Kunsmatige Intelligensie
Intel Labs stel nuwe benadering tot neurale netwerkgebaseerde objekleer bekend
Navorsers by Intel Labs, in samewerking met die Italiaanse Instituut vir Tegnologie en die Tegniese Universiteit van München, het 'n nuwe benadering tot neurale netwerk-gebaseerde objekleer bekendgestel. Die nuwe benadering is spesifiek gerig op toekomstige robotika-toepassings soos robotassistente wat interaksie het met onbeperkte omgewings, wat teenwoordig is in situasies soos logistiek en gesondheidsorg.
Die nuwe navorsing kan deurslaggewend wees vir die verbetering van die diens- of vervaardigingsvermoëns van ons toekomstige robotte.
Die navorsingsartikel getiteld "Interaktiewe voortdurende leer vir robotte: 'n neuromorfiese benadering” is bekroon as “Beste Referaat” by die 2022 Internasionale Konferensie oor Neuromorfiese Stelsels (ICONS) aangebied deur Oak Ridge National Laboratory.
Voorwerpleer en Neuromorfiese Berekening
Nuwe en interaktiewe voorwerpleermetodes gebruik neuromorfiese berekening om robotte in staat te stel om nuwe voorwerpe te ontdek.
Die groep navorsers het die nuwe modelle gebruik om interaktiewe leer op die Loihi neuromorfiese skyfie te demonstreer, en hulle het tot 175 keer laer kragverbruik behaal wanneer hulle nuwe objekgevalle geleer het. Hulle het ook soortgelyke of beter spoed en akkuraatheid behaal in vergelyking met konvensionele metodes wat op SVE gebruik word.
Beeld: Intel Labs
Die navorsers kon dit bereik deur 'n skerp neurale netwerkargitektuur op Loihi te implementeer, wat dit moontlik maak om die leer van die voorwerp in 'n enkele laag plastiese sinapse te lokaliseer. Dit was ook verantwoordelik vir verskillende objekbeskouings deur nuwe neurone op aanvraag te werf. Die leerproses kan dan outonoom plaasvind terwyl daar interaksie met die gebruiker is.
Yulia Sandamirskaya is senior skrywer van die papier- en robotikanavorsingsleier in Intel se neuromorfiese rekenaarlaboratorium.
"Wanneer 'n mens 'n nuwe voorwerp leer, kyk hulle, draai dit om, vra wat dit is, en dan kan hulle dit dadelik weer in allerhande omgewings en toestande herken," het Sandamirskaya gesê. “Ons doelwit is om soortgelyke vermoëns toe te pas op toekomstige robotte wat in interaktiewe omgewings werk, wat hulle in staat stel om by die onvoorsiene aan te pas en meer natuurlik saam met mense te werk. Ons resultate met Loihi versterk die waarde van neuromorfiese rekenaars vir die toekoms van robotika.”
Beeld: Intel Labs
Intel Labs Neuromorphic Computing Research
Intel Labs is 'n leier op die gebied van neuromorfiese rekenaarnavorsing, wat werk om "te help om neuromorfiese rekenaars se doelwit te verwesenlik om die volgende generasie intelligente toestelle en outonome stelsels moontlik te maak."
Neuromorfiese rekenaars word gelei deur die beginsels van biologiese neurale berekening, en dit maak staat op nuwe algoritmiese benaderings om die menslike brein na te boots en hoe dit met die wêreld in wisselwerking tree.
Die innoverende argitektoniese benadering van neuromorfiese rekenaars sal verantwoordelik wees vir die aandryf van toekomstige outonome KI-oplossings wat beide energiedoeltreffendheid en deurlopende leer vereis. Dit word reeds toegepas op verskeie gebiede soos robotika, sensors, gesondheidsorg en grootskaalse KI-toepassings.
