嵌入式开发:掌握嵌入式人工智能(AI)

标签:人工智能
分享到:

将人工智能应用于嵌入式应用程序的吸引力是显而易见的,例如,使用Face-id来授权访问工厂地板上的机器控制。人脸识别,语音控制,异常检测,人工智能有很多可能性。

人工智能的开发与标准嵌入式开发有很大不同。你不是在写软件,至少是为了核心功能。你必须训练神经网络来识别模式(比如图像),然后,你必须优化该网络,以满足嵌入式设备有限的占地面积,从而达到尺寸和功率目标。神经网络可能不是传统的代码,但网络及其计算仍然消耗内存和能量。作为一名嵌入式开发人员,你知道尽可能多地压缩这些指标是多么重要。现在让我们至少了解一下这些神经网络是如何工作的。

基础

神经网络在概念上是一系列“神经元”层。每个神经元从前一层读取两个(或更多)输入或输入数据,使用训练好的权重进行计算,并反馈结果。基于这些权重,层检测特征,当你在层中移动时,特征会逐渐变得更复杂,最终在输出端识别出复杂的图像。

第一个聪明的部分是设计网络——有多少层,层与层之间的连接等等——核心神经网络算法。第二个聪明的部分是训练。这是一个过程,在这个过程中,许多图像在网络中运行,并通过标签识别应该识别的内容。这些运行建立了识别所需的权重值。

与嵌入式开发不同的是,在人工智能的开发中,你可以从零开始构建自己的神经网络。你也可以从一个开源选项开始,比如这个face-id选项。你可以将所有这些都构建到一个可以在笔记本电脑上运行的应用程序中,这对于想要注册新的核准面孔的客户来说非常方便。现在,你可以开始在多个姿势中使用一组经批准的人脸测试集来训练你的人际网络。

为什么不在云端做呢?

有一些服务可以在线进行人脸识别——无需在你的设备上使用凌乱的人工智能。只需拍下照片,上传到云端,应用程序就会传回一个OK,你的产品就会批准下一步。

但是–所有获得批准的员工都需要在云中保存他们的照片和其他凭证。对于安全和隐私来说,这可能不是一个好主意。每当工作人员想要访问机器时,将图像传输到云端会消耗大量的能量。如果你的互联网连接断开了,在它恢复之前,任何人都不能被批准。在设备上执行正确的身份验证可以保护隐私和安全,保持较低的电源需求,即使在网络连接断开时也可以继续工作。

现在你已经完成了人工智能的硬部分,你必须将其下载到你的设备上。这本身就是一个有趣的步骤,你肯定需要AI平台的帮助。在把 AI 技术部署于终端设备的过程中,嵌入式开发技术至关重要。简单来说,这一过程需要对芯片进行全方位考量以评估芯片的性能,然后根据神经网络算法做特殊化处理,无缝对接嵌入式设备的能力。既没有浪费运算单元,又最大程度地体现算法的精度,这是一个艺术活,也是技术活。

继续阅读
刘庆峰:人工智能将以解决人类刚需而被更深刻地载入史册

“统筹疫情防控和经济社会发展,就一定要能够对疫情防控做到科学精准高效且低成本,这就需要大数据和人工智能的深度结合——大数据是底座,人工智能实现精准、高效、低成本。”

蛋白质结构也能预测?看人工智能如何“神机妙算”!

8月3日消息 据中央广播电视总台中国之声《新闻超链接》报道,总部位于英国的人工智能公司“深层思维”日前宣布,该公司开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质的结构,涵盖科学界已编录的几乎每一种蛋白质。

谷歌工程师闹了场大乌龙 人工智能还没理解能力哪来的意识觉醒

人工智能现在确实能进行较准确的预测,但它是基于大规模数据的统计。这种没有理解、通过机器学习所得到的预测能力就必须依靠大数据,而不能像人一样很多时候只需小数据就可以进行预测。

人工智能翻译究竟如何赋能翻译工作?

目前,人工智能技术因其高效灵活的特点被广泛应用到各类翻译领域,给译员们带来了极大便利。那么,人工智能翻译究竟如何赋能翻译工作?

人工智能,无法复制你的心智

2021年5月,Mind Matters 播客的主持人 Robert J. Marks 博士,邀请到了威斯康星康考迪亚大学的哲学教授 Angus Menuge 博士,两人从人工智能和哲学两个视角出发,针对意识的三个问题展开了深度对谈,我们将依次对这三场对谈进行翻译和分享,以探寻其对当下实现真正接近人类智能的有意识的通用人工智能有何启发。

精彩活动