ओर्र डैनन, हैलो के सीईओ और सह-संस्थापक – साक्षात्कार श्रृंखला

ओर्र डैनन, हैलो के सीईओ और सह-संस्थापक हैं, जो एक कंपनी है जिसका मिशन स्मार्ट एज टेक्नोलॉजी को उनकी पूरी क्षमता तक पहुंचाने में सक्षम बनाना है। हैलो द्वारा प्रस्तुत समाधान मौजूदा और भविष्य की एआई तकनीकों और इन अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग क्षमता के बीच की खाई को पुल करता है। कंपनी का ध्यान कुशल और कॉम्पैक्ट एआई प्रोसेसर बनाने पर है जो वास्तविक समय में विशाल डेटा की गणना और व्याख्या कर सकते हैं।

क्या आप हैलो के पीछे की उत्पत्ति कहानी साझा कर सकते हैं?

मैंने 2017 में हैलो की सह-स्थापना अपने सहयोगियों के साथ की, जिनसे मैं पहले इज़राइली रक्षा बलों की प्रतिष्ठित प्रौद्योगिकी इकाई में मिला था। अपने सह-संस्थापक रामी फेइग और अवि बाउम के साथ आईओटी (इंटरनेट ऑफ थिंग्स) समाधानों पर काम करते हुए, एक कम ज्ञात निर्माण – “डीप लर्निंग” – हमारे शोध में बार-बार सामने आया। अंततः, हमने क्षेत्र में विशेषज्ञों को एकत्रित किया ताकि एक नए डीप-लर्निंग समाधान को विकसित किया जा सके जो एज के प्रभावी और कुशल संचालन को सक्षम करने के लिए पुराने कंप्यूटर आर्किटेक्चर की कमियों को दूर करे। रामी के दुर्भाग्यपूर्ण निधन के बाद, हैलो टीम ने उनके दृष्टिकोण को आगे बढ़ाया – हैलो के ग्राउंडब्रेकिंग एआई प्रोसेसर का निर्माण किया।

क्या आप संक्षेप में बता सकते हैं कि एज कंप्यूटिंग अक्सर क्लाउड कंप्यूटिंग की तुलना में एक बेहतर समाधान क्यों है?

जब हमने हैलो की शुरुआत की, तो विघटनकारी एआई तकनीकें मुख्य रूप से क्लाउड या बड़े डेटा केंद्रों तक सीमित थीं, क्योंकि वे महंगी हैं, उच्च गणना शक्ति और व्यापक हार्डवेयर की आवश्यकता होती है, और महत्वपूर्ण मात्रा में ऊर्जा की खपत करती हैं। हम मानते हैं कि एआई एक बेहतर, सुरक्षित, अधिक उत्पादक और रोमांचक दुनिया बनाने में मदद कर रहा है, लेकिन इसके लिए होने के लिए, एआई को एज पर भी उपलब्ध होने की आवश्यकता है। नेटवर्क-संयुक्त कैमरों, वाहनों और आईओटी उपकरणों जैसे उपकरणों पर वास्तविक समय और कम विलंबता अनुप्रयोगों के कार्यान्वयन के लिए स्रोत पर प्रसंस्करण आवश्यक है। एज एआई के साथ, हम स्मार्ट शहरों, बुद्धिमान परिवहन, स्वायत्त ड्राइविंग, वीडियो प्रबंधन प्रणाली (वीएमएस), उद्योग 4.0, और अधिक जैसे भविष्य के लिए शक्तिशाली उपयोग के मामलों को पूरी तरह से उपयोग कर सकते हैं।

एज पर दृश्य डेटा को संसाधित करने के पीछे कुछ चुनौतियां क्या हैं?

लक्ष्य एज उपकरणों में प्रदर्शन और विशेषताओं को पैक करना है ताकि वे तेजी से और कम विलंबता के साथ विशाल दृश्य डेटा को संसाधित कर सकें; हालांकि, एक प्रमुख प्रतिबंध शक्ति की खपत है – दोनों उपकरण में डिलीवर की जाने वाली शक्ति और प्रोसेसर द्वारा उत्पन्न गर्मी के संदर्भ में।

उदाहरण के लिए, बुद्धिमान कैमरों के साथ, निर्माताओं को एक एआई प्रोसेसर की आवश्यकता होती है जो 2-3W एनवेलप में फिट हो सके क्योंकि कैमरा पंखे कूलिंग का उपयोग नहीं कर सकता है और आमतौर पर सीमित शक्ति आपूर्ति होगी। ये तीव्र दर्द बिंदु हैं क्योंकि इतनी कम शक्ति पर, अधिकांश बाजार में प्रोसेसर का उपयोग करते समय प्रदर्शन बहुत सीमित है।

हैलो ने एआई प्रोसेसर आर्किटेक्चर को कैसे पुनः कल्पना किया?

हमने ऐसा करके किया कि विशेष रूप से एक एआई प्रोसेसर को डिज़ाइन किया जो एज डिवाइसों पर काम करने के लिए बनाया गया है, जिसमें आकार और शक्ति सीमाओं को ध्यान में रखा गया है। ऐसा करके, हम एज डिवाइसों पर अभूतपूर्व कंप्यूटिंग शक्ति को सक्षम करते हैं, जिससे वे अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से एआई चला सकते हैं और जटिल गहरे शिक्षण अनुप्रयोगों जैसे वस्तु का पता लगाना, वस्तु मान्यता, सेगमेंटेशन और अन्य को प्रदर्शन स्तरों के साथ चला सकते हैं जो पहले केवल क्लाउड में संभव थे। यह अनोखी आर्किटेक्चर मल्टी-स्ट्रीम और मल्टी-एप्लिकेशन प्रोसेसिंग की अनुमति देती है, जिससे एज डिवाइसों का प्रदर्शन और लागत प्रभावशीलता में सुधार होता है।

इस आर्किटेक्चर का उपयोग करने का एक उदाहरण वीडियो प्रबंधन प्रणाली (वीएमएस) है। ये प्रणालियां कई कैमरों वाले क्षेत्रों में उपयोग की जाती हैं, जैसे कार्यालय भवन, स्टेडियम, स्मार्ट शहर अनुप्रयोग और राजमार्ग सुरक्षा और सुरक्षा के लिए बेहतर प्रबंधन के लिए, जिसमें आपात स्थितियों और दुर्घटनाओं की निगरानी, संदिग्ध गतिविधि, यातायात प्रबंधन, पहुंच नियंत्रण, टोल संग्रह और अधिक शामिल हैं। कई वर्षों से, उद्यमों ने वीडियो डेटा को इकट्ठा करने, विश्लेषण करने और संग्रहीत करने के लिए पूरी तरह से मैनुअल प्रक्रियाओं पर भरोसा किया। अब, हैलो की अनोखी न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर के साथ, वीएमएस समानांतर में कई कार्य कर सकते हैं, वास्तविक समय में, अधिक चैनलों और अधिक अनुप्रयोगों को एक साथ संसाधित करने की अनुमति देते हैं। अनुप्रयोगों में उन्नत लाइसेंस प्लेट मान्यता, यातायात निगरानी, ​​व्यवहार का पता लगाना और अधिक शामिल हैं।

क्या आप न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग कोर और समानांतर में न्यूरल नेटवर्क की गणना करने के अपने दृष्टिकोण के बारे में चर्चा कर सकते हैं?

हमारा एआई प्रोसेसर कई नवाचारों को जोड़ती है जो न्यूरल नेटवर्क के मूलभूत गुणों को संबोधित करते हैं। हमने एक नवीन नियंत्रण योजना लागू की जो हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के संयोजन पर आधारित है ताकि बहुत कम जूल प्रति ऑपरेशन के साथ उच्च डिग्री की लचीलापन प्राप्त की जा सके।

हमारी अद्वितीय डेटा-प्रवाह-उन्मुख वास्तुकला न्यूरल नेटवर्क की संरचना के अनुरूप है और उच्च संसाधन उपयोग की अनुमति देती है। हैलो डेटा-प्रवाह संकलक पूर्ण स्टैक सॉफ्टवेयर से बना है, जो हमारे हार्डवेयर के साथ सह-डिज़ाइन किया गया है, ताकि न्यूरल नेटवर्क को कुशलता से तैनात किया जा सके। डेटा-प्रवाह संकलक उपयोगकर्ता मॉडल को इनपुट के रूप में प्राप्त करता है। बिल्ड फ्लो के हिस्से के रूप में, डेटा-प्रवाह संकलक प्रत्येक नेटवर्क परत को आवश्यक गणना तत्वों में तोड़ता है, जो लक्ष्य नेटवर्क का प्रतिनिधित्व करने वाले संसाधन ग्राफ का उत्पादन करता है। डेटा-प्रवाह संकलक तब लक्ष्य नेटवर्क के संसाधन ग्राफ को प्रोसेसर पर उपलब्ध भौतिक संसाधनों से मेल खाता है, जो लक्ष्य नेटवर्क के लिए एक अनुकूलित डेटा पाइप उत्पन्न करता है। इस प्रकार किए जाने पर, एक डिवाइस पर एक मॉडल चलाना बहुत कुशल है, जिसमें कम से कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग किया जाता है।

वर्तमान में हैलो-आधारित प्लेटफ़ॉर्म क्या हैं जो व्यवसायों के लिए उपलब्ध हैं?

हैलो-8 ™ प्रोसेसर और एआई मॉड्यूल को विभिन्न एज डिवाइसों में प्लग किया जा सकता है, जो कई क्षेत्रों में श्रेष्ठ एआई क्षमताओं के साथ शक्ति प्रदान करता है – जिसमें ऑटोमोटिव, स्मार्ट शहर, स्मार्ट रिटेल और उद्योग 4.0 शामिल हैं।

हैलो ने वीएमएस और आईएसवी खिलाड़ियों जैसे इनोवाट्रिक्स, नेटवर्क ऑप्टिक्स, जियोविजन और आर्ट ऑफ लॉजिक के साथ भागीदारी की है, ताकि वीडियो विश्लेषण को बड़े पैमाने पर शीर्ष प्रदर्शन करने में सक्षम किया जा सके।

एआई समाधानों को एकीकृत करने वाले ग्राहकों के लिए इन समाधानों से कितना समय बच सकता है?

स्थापित वीएमएस प्लेटफ़ॉर्म पर चलने वाले एकीकृत समाधानों का स्रोत समय बचाने वाला है, लेकिन यह प्रणाली का मुख्य लाभ नहीं है। हैलो-आधारित वीएमएस समाधान एक ही समय में अधिक धाराओं को चलाने और प्रत्येक धारा के लिए अधिक अनुप्रयोगों को संसाधित करने की अनुमति देते हैं।

विशिष्ट घटनाओं को क्लाउड में संग्रहीत करने के लिए स्ट्रीम करने की क्षमता भी यह सुनिश्चित करती है कि केवल बैंडविड्थ और स्टोरेज क्षमता पर महत्वपूर्ण बचत हो।

एज डिवाइसों में गहरे शिक्षण अनुप्रयोगों को तैनात करते समय आपने क्या सीखा है?

हमने देखा है कि एज पर एआई आने वाले वर्षों में विभिन्न क्षेत्रों में नवाचार को बढ़ावा देने में एक प्रमुख भूमिका निभाएगा। जैसे ही व्यवसाय उन समाधानों की तलाश करते हैं जो सुनिश्चित करते हैं कि उनके उपकरणों में अधिक शक्ति, बहुमुखी प्रतिभा, प्रतिक्रिया और सुरक्षा है, क्लाउड एज डिवाइसों और हाइब्रिड मॉडल के लिए तरीका देगा। जो लोग एज पर एआई को लागू करने में सफल होते हैं, वे बोर्ड पर एक बढ़त हासिल करेंगे।

एज कंप्यूटिंग के भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है?

एज कंप्यूटिंग – विशेष रूप से एज पर एआई – पूरी तरह से हमारे आसपास की दुनिया को बदलने में सक्षम है, जिससे बुद्धिमान कैमरे, स्मार्ट वाहन, स्वायत्त रोबोट, उन्नत यातायात प्रबंधन उपकरण, स्मार्ट निर्माण, स्मार्ट कारखाने और अधिक जैसे उपकरणों को सक्षम किया जा सके। एज पर एआई की शक्ति है कि यह सब कुछ और कुछ भी बदल सकता है, जिससे हमारी दुनिया को स्मार्ट और सुरक्षित बनाने के लिए नए अनुप्रयोगों को सक्षम किया जा सकता है। हैलो की एआई प्रोसेसिंग प्रौद्योगिकी इन सभी उपयोग के मामलों का एक प्रमुख सुविधा प्रदाता है। हम दुनिया भर के निर्माताओं और नवोन्मेषकों के साथ भागीदारी जारी रखेंगे ताकि इन समाधानों को अधिक सुलभ बनाया जा सके।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हैलो पर जाना चाहिए।