Intel Labs Introduce O Abordare Nouă pentru Învățarea Obiectelor Bazată pe Rețele Neuronale

Cercetătorii de la Intel (INTC ) Labs, în colaborare cu Institutul Italian de Tehnologie și Universitatea Tehnică din München, au introdus o abordare nouă pentru învățarea obiectelor bazată pe rețele neuronale. Noua abordare se axează în special pe aplicațiile robotice viitoare, cum ar fi asistenții robotici care interacționează cu medii neconstrânse, prezente în situații precum logistica și sănătatea. 

Noua cercetare poate fi crucială pentru îmbunătățirea serviciilor sau capacităților de fabricație ale robotilor noștri viitori. 

Articolul de cercetare intitulat „Învățarea Continuă Interactivă pentru Roboți: O Abordare Neuromorfică” a fost premiat cu „Cel Mai Bun Articol” la Conferința Internațională din 2022 privind Sistemele Neuromorfice (ICONS), găzduită de Laboratorul Național Oak Ridge. 

Învățarea Obiectelor și Calculul Neuromorfic

Noile metode de învățare a obiectelor și interactive folosesc calculul neuromorfic pentru a permite robotilor să descopere obiecte noi. 

Grupul de cercetători a folosit noile modele pentru a demonstra învățarea interactivă pe cipul neuromorfic Loihi și au obținut o consum de până la 175 de ori mai mic atunci când au învățat noi instanțe de obiecte. De asemenea, au obținut viteze și acuratețe similare sau mai bune în comparație cu metodele convenționale rulate pe CPU. 

Imagine: Intel Labs

Cercetătorii au reușit să obțină acest lucru prin implementarea unei arhitecturi de rețea neuronală cu impulsuri pe Loihi, făcând posibilă localizarea învățării obiectului într-un singur strat de sinapse plastice. Acesta a ținut cont și de diferitele perspective ale obiectului prin recrutarea de noi neuroni la cerere. Procesul de învățare a putut apoi să aibă loc în mod autonom în timp ce interacționa cu utilizatorul. 

Yulia Sandamirskaya este autorul principal al articolului și liderul cercetării în domeniul roboticii în laboratorul de calcul neuromorfic al Intel.

„Atunci când un om învață un obiect nou, el aruncă o privire, îl rotește, întreabă ce este și apoi este capabil să îl recunoască din nou în toate felurile de setări și condiții instantaneu,” a spus Sandamirskaya. „Scopul nostru este de a aplica capacități similare robotilor viitori care lucrează în medii interactive, permițându-le să se adapteze la evenimente neprevăzute și să lucreze mai natural alături de oameni. Rezultatele noastre cu Loihi întăresc valoarea calculului neuromorfic pentru viitorul roboticii.” 

Imagine: Intel Labs

Cercetarea Calculului Neuromorfic de la Intel Labs

Intel Labs este lider în domeniul cercetării calculului neuromorfic, lucrând pentru a „ajuta la realizarea obiectivului calculului neuromorfic de a permite dispozitive inteligente de generație următoare și sisteme autonome.” 

Calculul neuromorfic este ghidat de principiile calculului neural biologic și se bazează pe abordări algoritmice noi pentru a emula creierul uman și modul în care acesta interacționează cu lumea.

Abordarea arhitecturală inovatoare a calculului neuromorfic va fi responsabilă pentru alimentarea soluțiilor autonome de inteligență artificială viitoare care necesită atât eficiență energetică, cât și învățare continuă. Acesta este deja aplicat în diverse domenii, cum ar fi robotica, senzorii, sănătatea și aplicațiile de inteligență artificială la scară largă.