Intel Labs представляє новий підхід до навчання об’єктів на основі нейронних мереж

Дослідники в Intel Labs, у співпраці з Італійським технологічним інститутом та Мюнхенським технічним університетом, представили новий підхід до навчання об’єктів на основі нейронних мереж. Цей новий підхід конкретно орієнтований на майбутні робототехнічні застосування, такі як роботизовані помічники, які взаємодіють з необмеженими середовищами, які присутні в ситуаціях, таких як логістика та охорона здоров’я.

Ця нова дослідження може виявитися важливою для поліпшення сервісних або виробничих можливостей наших майбутніх роботів.

Дослідницька робота під назвою “Інтерактивне безперервне навчання для роботів: нейроморфний підхід” була нагороджена як “Найкраща робота” на Міжнародній конференції з нейроморфних систем (ICONS) у 2022 році, яку приймав Національна лабораторія Ок-Ридж.

Навчання об’єктів і нейроморфні обчислення

Нові інтерактивні методи навчання об’єктів використовують нейроморфні обчислення, щоб дозволити роботам відкривати нові об’єкти.

Група дослідників використала нові моделі для демонстрації інтерактивного навчання на нейроморфному чіпі Loihi, і вони досягли до 175 разів нижчої енергоспоживання під час навчання нових екземплярів об’єктів. Вони також досягли подібної або кращої швидкості та точності порівняно з традиційними методами, виконаними на CPU.

Image: Intel Labs

Дослідники змогли досягти цього шляхом реалізації архітектури спайкових нейронних мереж на Loihi, що дозволило локалізувати навчання об’єкта в одному шарі пластичних синапсів. Це також врахувало різні погляди на об’єкт за рахунок вербування нових нейронів за потреби. Процес навчання міг тоді відбуватися автономно під час взаємодії з користувачем.

Юлія Сандамірська є старшим автором статті та керівником досліджень з робототехніки в лабораторії нейроморфних обчислень Intel.

“Коли людина вчиться новому об’єкту, вона подивиться, поверне його, спитає, що це таке, і тоді вона зможе впізнати його знову в усіх видах умов та ситуацій миттєво”, – сказала Сандамірська. “Наша мета полягає в застосуванні подібних можливостей до майбутніх роботів, які працюють в інтерактивних середовищах, щоб дозволити їм адаптуватися до непередбачуваного та працювати більш природно поряд з людьми. Наші результати з Loihi підтверджують цінність нейроморфних обчислень для майбутнього робототехніки.”

Image: Intel Labs

Дослідження нейроморфних обчислень в Intel Labs

Intel Labs є лідером у галузі досліджень нейроморфних обчислень, працюючи над “допомогою реалізації мети нейроморфних обчислень щодо забезпечення наступного покоління інтелектуальних пристроїв та автономних систем.”

Нейроморфні обчислення керуються принципами біологічних нейронних обчислень, і вони залежать від нових алгоритмічних підходів для імітації людського мозку та того, як він взаємодіє зі світом.

Інноваційний архітектурний підхід нейроморфних обчислень буде відповідальний за забезпечення майбутніх автономних рішень штучного інтелекту, які вимагають як енергоефективності, так і безперервного навчання. Він вже застосовується в різних галузях, таких як робототехніка, сенсори, охорона здоров’я та великомасштабні застосування штучного інтелекту.