Orr Danon, Hailon toimitusjohtaja ja perustaja – Haastattelusarja

Orr Danon on Hailon toimitusjohtaja ja perustaja, yhtiöllä on tehtävänä mahdollistaa älykkäiden reunan teknologioiden täysimäinen potentiaali. Hailon ratkaisu siltaa nykyisten ja tulevien älyteknologioiden ja niiden tarvitseman laskentakapasiteetin välinen aukko. Yhtiö keskittyy älyprosessorien kehittämiseen, jotka ovat tehokkaita ja kompakteja, jotta ne voivat laskentaan ja tulkita suuria määriä dataa reaaliajassa.

Voitko kertoa Hailon syntytarinaa?

Perustin Hailon vuonna 2017 yhdessä kollegoideni kanssa, jotka olin tavannut aikaisemmin Israelin puolustusvoimien (IDF) erityisyksikössä. Kun työskentelin yhdessä perustajieni Rami Feigin ja Avi Baumin kanssa IoT-ratkkauksilla, “syväoppiminen” -konsepti tuli esiin usein tutkimuksissamme. Lopulta kokosimme asiantuntijoita kehittämään uutta syväoppimisratkaisua, jonka tavoitteena oli ratkaista vanhenevien tietokonearkkitehtuurien puutteita, jotta älylaitteet voisivat toimia tehokkaammin ja tehokkaammin reunassa. Ramin kuoleman jälkeen Hailon tiimi toteutti hänen visionsa ja loi Hailon uraauurtavan älyprosessorin.

Voitko selittää, miksi reunan laskenta on usein parempi ratkaisu kuin pilvilaskenta?

Kun aloimme Hailon, älykkäät teknologiat olivat pääosin rajoitettu pilviin tai suuriin tietokeskuksiin, koska ne ovat kalliita, vaativat suurta laskentatehoa ja laitteita, ja kuluttavat paljon energiaa. Uskomme, että älykkäät teknologiat auttavat luomaan paremman, turvallisemman, tuottavamman ja jännittävämmän maailman, mutta tämä edellyttää, että älykkäät teknologiat ovat saatavilla myös reunassa. Reunan älykkäät teknologiat ovat välttämättömiä verkostoituneiden kameroiden, ajoneuvojen ja IoT-laitteiden kaltaisten laitteiden toiminnalle. Reunan älykkäät teknologiat mahdollistavat useiden tärkeiden käyttötapauksien hyödyntämisen, kuten älykkäiden kaupunkien, älykkään liikenteen, autonomisen ajaminen, videonhallintajärjestelmien, teollisuuden 4.0 ja muiden kehittämisen.

Mitkä ovat joitain haasteita visuaalisen datan prosessoinnissa reunassa?

Tavoitteena on saada reunan laitteisiin mahdollisimman hyvä suorituskyky ja ominaisuudet, jotta ne voivat prosessoida suuria määriä visuaalista dataa nopeasti ja vähäisellä viiveellä. Yksi keskeinen rajoitus on kuitenkin virrankulutus – sekä laitteen virrankulutus että prosessorin lämpötuotto.

Esimerkiksi älykkäissä kameroissa valmistajien on löydettävä älyprosessori, joka sopii 2-3 watin virrankulutukseen, koska kamerassa ei voida käyttää tuulettimia ja sen virrankulutus on yleensä rajoitettu. Nämä ovat kriittisiä haasteita, koska useimmat markkinoiden prosessorit eivät pysty tarjoamaan riittävää suorituskykyä näin alhaisilla virrankulutuksilla.

Miten Hailo uudelleenmuotoili älyprosessorin arkkitehtuurin?

Suunnittelimme älyprosessorin, joka on suunniteltu erityisesti reunan laitteisiin, ottaen huomioon koon ja virrankulutuksen rajoitukset. Tämä mahdollistaa ennennäkemättömän laskentakapasiteetin reunan laitteissa, jolloin ne voivat suorittaa älykkäitä sovelluksia tehokkaammin ja tehokkaammin. Tämä ainutlaatuinen arkkitehtuuri mahdollistaa useiden virran ja useiden sovellusten prosessoinnin, parantaen reunan laitteiden suorituskykyä ja kustannustehokkuutta.

Yksi esimerkki tämän arkkitehtuurin käytöstä on videonhallintajärjestelmät (VMS). Nämä järjestelmät ovat käytössä useissa kameroiden kanssa, kuten toimistorakennuksissa, stadioneissa, älykkäissä kaupungeissa ja moottoriteillä, turvallisuuden ja turvallisuuden parantamiseksi, mukaan lukien hälytysjärjestelmien seuranta, pääsyvalvonta, liikenteen hallinta ja maksaminen. Useiden vuosien ajan yritykset ovat riippuvaisia manuaalisista prosesseista videodatan keräämisessä, analysoinnissa ja tallennuksessa. Nyt Hailon ainutlaatuinen neuroverkkorakenteen ansiosta VMS-järjestelmät voivat suorittaa useita tehtäviä rinnakkain reaaliajassa, mahdollistaen useamman kanavan ja sovelluksen prosessoinnin samanaikaisesti. Sovellukset kattavat edistyneen rekisterikilven tunnistamisen, liikenteen seurannan, käyttäytymisen tunnistamisen ja muut.

Voitko keskustella neuroverkkoprosessorin ytimestä ja lähestymistavasta laskemalla neuroverkkoja rinnakkain verrattuna peräkkäin?

Hailon älyprosessori yhdistää useita innovaatioita, jotka ovat perustana neuroverkkojen ominaisuuksille. Käytimme innovatiivista ohjausjärjestelmää, joka perustuu sekä ohjelmistoon että laitteistoon, jotta saavutettaisiin erittäin alhainen jouleiden määrä operaatiota kohden ja korkea joustavuus.

Hailon dataflow-arkkitehtuuri sopeutuu neuroverkon rakenteeseen ja mahdollistaa korkean resurssien käytön. Hailon dataflow-kääntäjä on täydellinen ohjelmisto, joka on suunniteltu yhdessä laitteiston kanssa, jotta voidaan ottaa käyttöön neuroverkkoja tehokkaasti. Dataflow-kääntäjä vastaanottaa käyttäjän mallin syötteenä. Käännöksen aikana dataflow-kääntäjä jakaa kunkin verkon kerroksen vaadittuihin laskennallisiin elementteihin, luoden resurssikaavion, joka on kohdeverkon edustaja. Dataflow-kääntäjä vastaa sitten kohdeverkon resurssikaaviota prosessorin fyysisiin resursseihin, luoden mukautetun dataputken kohdeverkolle. Kun tehdään näin, mallin suorittaminen laitteessa on erittäin tehokasta, käyttäen vähän laskentaresursseja koko ajan.

Mitkä ovat joitain nykyisiä Hailo-pohjaisia alustoja, jotka ovat saatavilla yrityksille?

Hailo-8-prosessori ja älykkäät moduulit voidaan liittää useisiin reunan laitteisiin, auttaen useiden alojen kehittämistä erinomaisilla älykkäillä ominaisuuksilla – mukaan lukien autoteollisuus, älykkäät kaupungit, älykkäät vähittäiskauppa ja teollisuus 4.0.

Hailo on yhteistyössä johtavien VMS- ja ISV-toimijoiden kanssa, kuten Innovatrics, Network Optix, GeoVision ja Art of Logic, jotta voidaan tarjota huipputason videoanalytiikkaa laajassa mittakaavassa.

Kuinka paljon aikaa nämä ratkaisut voivat säästää asiakkailta, jotka integroivat älykkäitä ratkaisuja?

Integroiden ratkaisujen hankkiminen, jotka toimivat vakiintuneilla VMS-alustoilla, on aikaa säästävä, mutta tämä ei ole järjestelmän pääasiallinen etu. Hailo-pohjaiset VMS-ratkaisut mahdollistavat useamman virran suorittamisen rinnakkain ja useamman sovelluksen prosessoinnin kullekin virralle.

Älykkäiden videovirtojen hyödyntäminen myös tarkoittaa, että vain tiettyjä tapahtumia on tarpeen lähettää pilveen tallennettavaksi, mikä mahdollistaa merkittävän säästön kaistanleveydessä ja tallennuskapasiteetissa.

Mitkä ovat joitain oppeja, jotka olet oppinut älykkäiden sovellusten käyttöönotosta reunan laitteissa?

Olemme nähneet, miten älykkäät reunan laitteissa tulevat olemaan avainasemassa innovaatioiden edistämisessä monilla aloilla tulevina vuosina. Kun yritykset etsivät ratkaisuja, jotka varmistavat, että laitteet ovat tehokkaampia, monipuolisempia, nopeampia ja turvallisempia, pilvi antaa tilaa reunan laitteille ja hybridi-malleille. Ne, jotka onnistuvat toteuttamaan älykkäitä reunan laitteissa, saavat etulyöntiaseman.

Mikä on visiosi reunan laskennan tulevaisuudesta?

Reunan laskenta – erityisesti älykkäät reunan laitteissa – voi muuttaa täysin, miten maailma meidän ympärillämme toimii, mahdollistaen laitteiden, kuten älykkäiden kameroiden, älykkäiden ajoneuvojen, autonomisten robottien, edistyneiden liikenteen hallintajärjestelmien, älykkäiden rakennusten ja älykkäiden tehtaiden kehittämisen. Älykkäät reunan laitteissa ovat avainasemassa kaikkien näiden käyttötapauksien mahdollistamisessa. Jatkamme yhteistyötä valmistajien ja innovaattoreiden kanssa ympäri maailmaa, jotta nämä ratkaisut ovat helpommin saatavilla.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Hailon sivustolla.