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人工智能一点点发展起来,逐渐成为大众意识和日常电脑使用的方式。
在人类竞争对手中获得备受瞩目的计算机胜利,比如IBM的沃森在《危险》中的胜利!深蓝击败国际象棋冠军加里卡斯帕罗夫的经历是一本历史书。人工智能和深度学习已经深度融入越来越多的终端用户计算领域。
智能手机和其他移动设备也使用人工智能。到目前为止,人工智能已经在云中完成,但一种新的软件设计方法旨在为移动设备配备真正的人工智能功能。
玛丽计算机科学家任彬解释说:“移动设备的资源非常有限。”"它的中央处理器和图形处理器比云能访问的要小得多."
任是合作开发他们称之为CoCoPIE的软件框架的成员之一。任解释说,平板电脑、智能手机和IoT设备(如运行温控器的智能温控器)可以使用实时AI应用,而无需对设备进行大量硬件修改,而这些智能温控器运行的软件则富含CoCoPIE。
他是威廉和玛丽计算机科学系的助理教授。CoCoPIE合作的其他成员包括东北大学的王延志、北卡罗来纳州立大学的沈锡鹏和Perceptin Inc .的刘绍山
据玛丽技术转让总监杰森麦克德维特(Jason McDevitt)称,CoCoPIE具有出色的商业潜力。该校与东北大学合作,正在申请一批具有CoCoPIE技术的专利。
任先生解释说,CoCoPIE遵循协同设计的原则,结合压缩和编译器的功能,创建人工智能功能。他教编译,本质上是从手工编写的编程语言到二进制代码的翻译。任解释说,CoCo或压缩/编译的概念在理论上很简单,但要实现它是一个挑战。
他说:“我们设计了一种新颖的压缩技术。”“这是一种修剪技术,我们的工作需要基于模式的修剪。默认情况下,编译器无法从模式中受益,但我们找到了一种让它们协同工作的方法。”
合作者在现成的三星Galaxy S10智能手机上尝试了纯软件的AI方法。他们为其他软件深度神经网络加速框架和硬件解决方案进行了一系列图像增强测试。任说,他们发现CoCoPIE在速度和能效方面都优于所有这些解决方案,这是首次在移动设备上实现实时深度神经网络执行。
测试涉及一组图像的操作,这些图像通常由智能手机用户操作(着色、样式转换和通过数字超分辨率锐化)。任表示,这一想法不仅惠及休闲手机相机用户。他说,一方面,移动和物联网设备中的本地人工智能可以帮助警方识别和逮捕罪犯。
他说:“还有带宽。”“移动设备上的AI将节省大量带宽。”
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标签:CoCoPIE人工智能。
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