Intel Labs представляє новий підхід до навчання об’єктів на основі нейронної мережі

Дослідники з Intel Labs у співпраці з Італійським технологічним інститутом і Мюнхенським технічним університетом запровадили новий підхід до навчання об’єктів на основі нейронних мереж. Новий підхід спеціально націлений на майбутні додатки робототехніки, такі як роботизовані помічники, які взаємодіють із необмеженими середовищами, які присутні в таких ситуаціях, як логістика та охорона здоров’я. 

Нове дослідження може виявитися вирішальним для покращення сервісних або виробничих можливостей наших майбутніх роботів. 

Дослідницька робота під назвою «Інтерактивне безперервне навчання для роботів: нейроморфний підхід” було відзначено як «Найкраща стаття» на Міжнародній конференції з нейроморфних систем (ICONS) у 2022 році, організованій Національною лабораторією Оук-Ріджа. 

Вивчення об’єктів і нейроморфне обчислення

Нові інтерактивні методи вивчення об’єктів використовують нейроморфні обчислення, щоб роботи могли відкривати нові об’єкти. 

Група дослідників використала нові моделі, щоб продемонструвати інтерактивне навчання на нейроморфному чіпі Loihi, і вони досягли в 175 разів меншого енергоспоживання під час вивчення нових екземплярів об’єктів. Вони також досягли подібної або кращої швидкості та точності порівняно зі звичайними методами, що працюють на ЦП. 

Зображення: Intel Labs

Дослідники змогли досягти цього, реалізувавши архітектуру нейронної мережі на Loihi, що дозволяє локалізувати навчання об’єкта в одному шарі пластикових синапсів. Він також враховував різні види об’єктів, залучаючи нові нейрони на вимогу. Тоді процес навчання міг би відбуватися автономно під час взаємодії з користувачем. 

Юлія Сандамірська є старшим автором дослідження паперу та робототехніки в лабораторії нейроморфних обчислень Intel.

«Коли людина вивчає новий об’єкт, вона дивиться, повертає його, запитує, що це таке, а потім знову здатна миттєво розпізнавати його в будь-яких умовах і в будь-яких умовах», — сказала Сандамірська. «Наша мета — застосувати подібні можливості до майбутніх роботів, які працюють в інтерактивних умовах, дозволяючи їм адаптуватися до непередбачених ситуацій і працювати більш природно разом з людьми. Наші результати з Loihi підкріплюють цінність нейроморфних обчислень для майбутнього робототехніки». 

Зображення: Intel Labs

Intel Labs Neuromorphic Computing Research

Лабораторії Intel є лідером у галузі досліджень нейроморфних обчислень, які працюють над «допомогою реалізувати мету нейроморфних обчислень — створення інтелектуальних пристроїв і автономних систем нового покоління». 

Нейроморфні обчислення керуються принципами біологічних нейронних обчислень і спираються на нові алгоритмічні підходи до імітації людського мозку та того, як він взаємодіє зі світом.

Інноваційний архітектурний підхід нейроморфних обчислень відповідатиме за забезпечення майбутніх автономних рішень штучного інтелекту, які потребуватимуть енергоефективності та постійного навчання. Його вже застосовують у різних сферах, таких як робототехніка, датчики, охорона здоров’я та масштабні програми ШІ.