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

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

Нове дослідження може бути важливим для покращення служби або виробничих можливостей наших майбутніх роботів.

Дослідницька робота під назвою “Інтерактивне безперервне навчання для роботів: нейроморфний підхід” була нагороджена як “Краща робота” на Міжнародній конференції з нейроморфних систем (ICONS) 2022 року, організованої Національною лабораторією Ок-Рідж.

Навчання об’єктів і нейроморфні обчислення

Нові та 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 споживання енергії при навчанні нових екземплярів об’єктів. Вони також досягли подібної або кращої швидкості та точності порівняно з традиційними методами, виконаними на ЦП.

Зображення: 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 види об’єктів шляхом вербування нових нейронів за запитом. Процес навчання міг потім відбуватися автономно під час взаємодії з користувачем.

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

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

Зображення: Intel Labs

Дослідження нейроморфних обчислень в Intel Labs

Intel Labs є лідером у сфері досліджень нейроморфних обчислень, працюючи над тим, щоб “допомогти реалізувати мету нейроморфних обчислень – створення наступного покоління інтелектуальних пристроїв та автономних систем.”

Нейроморфні обчислення керуються принципами біологічних нейронних обчислень та залежать від нових алгоритмічних підходів для模уляції людського мозку та його взаємодії зі світом.

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