ИИ с глубоким обучением для роботов NASA Powers Earth

Космическое агентство США разместило шесть лет назад в Бостонском университете заказ на разработку программного обеспечения для контроллера роботов-марсоходов, которые могли бы самостоятельно осваивать Марс. Задача NASA оказалось не простой. Марсоходы имеют ограниченные вычислительные, коммуникационные и энергетические ресурсы.

Специалисты NASA хотели бы использовать ИИ, который для перемещения в различных условиях мог бы полагаться исключительно на изображения с камер низкого разрешения. Более того, такому ИИ придется выполнять работу, используя однокристальный графический процессор. Более шести лет спустя стартап Макса Версаче под названием Neurala тестирует обновленный прототип ИИ, который разработан для решения задач NASA.

Версаче любит отмечать, что эта разработанная для Марса технология теперь может быть использована и на Земле. Также, как и в марсоходах, этот ИИ может использоваться в БПЛА и в самоуправляемых автомобилях, чтобы, быстро распознавая встречающиеся объекты, принимать соответствующие решения. Стартап уже извлекает прибыль из отдельных частей своего программного обеспечения для ИИ за счет лицензионных соглашений и контрактов с производителями беспилотников и крупными автопроизводителями, работающими над созданием автономных транспортных средств.

Система машинного зрения на основе ИИ Neurala полагается на последние достижения в области глубокого обучения искусственных нейронных сетей для выполнения таких задач, как распознавание объектов путем фильтрации соответствующих данных через множество слоев обработки. Но в отличие от подобных проектов Google, Amazon и Facebook, а также ряда занимающихся ИИ стартапов, которые используют инструменты глубокого обучения на основе онлайн-сервисов и мощных облачных серверов, Neurala ИИ может работать на маломощных вычислительных чипах, подобных используемым в смартфонах. Версаче отказался вдаваться в подробности, но отметил, что подход Neurala фокусируется на пограничных вычислениях, которые опираются на бортовое оборудование, в отличие от других подходов, которые созданы на основе централизованных систем.

Поэтому до сих пор Весаче не очень беспокоится о конкуренции. Секретным ноу-хау Neurala является, прежде всего, аппаратно-независимое программное обеспечение, которое может работать на различных стандартных процессорах, включая ARM, NVIDIA и Intel.

Некоторые первые клиенты Neurala имеют лицензионные технологии компании, адаптированные для собственных нужд за счет комплекта SDK от Neurala. Одним из примеров является Teal Drones, который использует бортовое программное обеспечение Neurala в своих гоночных дронах.

Роджер Матус, вице-президент по продуктам и рынкам в Neurala, сказал, что решение Neurala поможет автомобилям выявлять в режиме реального времени такие объекты, как пешеходы или дорожные знаки. Матус сказал, что Neurala также стремится применить ИИ с глубоким обучением в роботизированных игрушках и, возможно, в бытовых роботах.

В далеком 2006 году Макс Версаче рассматривал в кандидатской диссертации, каким образом аппаратные ограничения являются препятствием для ИИ. Это привело его вместе с коллегами, Анатолием Горшечниковым и Хезером Амесом, к идее использования графических процессоров в качестве важного элемента для будущих ИИ. Они запатентовали использование GPU для поддержки нейронных сетей и создали стартап Neurala на основе этого патента.