神奇之旅!这款为NASA研发的深度学习AI 落“地”了

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2017-02-08 00:02:00 作者:超级管理员 所属分类:智能硬件 阅读:40 评论:神奇之旅!这款为NASA研发的深度学习AI 落“地”了已关闭评论

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    智东西(公众号:zhidxcom)

    编 | 元琛

    导语:近期,AI创业公司Neurala 完成了价值 1400 万美元的 A 轮融资。对此,创始人之一的Versace笑称,Neurala为火星研发了AI技术,但现在却又把它带回了地球。不同于传统的深度学习工具包或是基于强大云计算服务器的在线方式,Neurala 的AI软件最大的亮点是可以在智能手机的低功耗芯片上独立运行。

    Neurala 首席执行官Massimiliano Versace 把该公司的创立日期定为 2010 年 NASA 前来寻求合作的那天。通过一篇发表在电气与电子工程师学会会刊(IEEE Spectrum)上的文章,美国航天局注意到了受其军事赞助的波士顿大学一项为脑拓展微处理器研发软件的研究项目的最新进展。与此同时,航天局还想知道 Versace 以及他的同事能否协助研发出一个机器人探测器的软件控制器,以用于 NASA 进行火星自由探索。

    事实上,NASA 的构想并不容易实现。这是由于火星探测器的计算能力、交互能力以及能源等都受到一定的限制。NASA 的工程师希望借助人工智能就可以仅依靠通过低端相机获得的图像在不同环境下进行导航作业。更重要的是,这些AI软件仅在单个 GPU 芯片上运行便能够完成上述工作。而六年多以后,Versace 的创业公司Neurala已经开始测试其为 NASA 研发的升级版AI大脑的原型。他们的目标是在数月之内抢占特定的用户,进而席卷市场。

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    近期,Neurala 完成了价值 1400 万美元的 A 轮融资。对此,Versace笑称,Neurala为火星研发了AI技术,但现在却又把它带回了地球。比如NASA的火星探测器、快速飞行的无人驾驶飞机和自动驾驶汽车都能够搭载AI以快速识别周围的物体,进而做出判断。该公司通过许可协议、与无人驾驶飞机公司和着眼于未来的无人驾驶车的一个汽车制造商签订合同的方式,已经商业化了一部分AI软件。

    Neurala的AI系统能够实时识别行人、汽车和骑行者,它还可以不依赖云端,而直接在低功率的智能手机芯片上运行。

    从原理上来看,Neurala关于AI大脑的构想是基于深度学习领域的最新进展——人工神经网络进行自我训练以执行任务,如:通过多层次的处理再过滤相关数据,进行对象识别。但并不像Google、Amazon和Facebook这样的科技巨头以及许多AI创业公司,提供深度学习的工具包和基于强大云计算服务器的在线服务;Neurala 的AI软件可以在智能手机的低功耗芯片上运行。Versace拒绝对其进行细节方面的描述,但指出Neurala的秘诀在于集中进行边缘计算——与基于集中系统的那些方法相反,它是依赖于机载硬件。

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    与深度学习工具包和基于强大云计算服务器的在线方式不同,Neurala 的人工智能软件可以在智能手机的低功耗芯片上运行。

    该公司专注于通过边缘计算完成的快速和高效的深度学习。而这正可以解释为什么Versace听起来不太担心至今以来的竞争。Neurala的秘诀主要是其软件——跨硬件,能够在如ARM、Nvidia和英特尔生产的多种工业标准处理器上运行。

    一些Neurala的早期客户为了通过Neurala的软件拓展包满足自身需求,对该公司的技术进行了授权。其典例是无人机创业公司Teal Versace,它在其高速竞赛无人机采用Neurala的机载软件,实现了“自动追踪人”等功能。无人机行业可以认为是Neurala目前为止最大的收入来源;而事实上,该公司确实也与世界上最大的无人机公司之一的Parrot有长期的合同关系。

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    Neurala主管产品和市场的副总裁Roger Matus表示目前还无法对外透露该厂商的名字,但他也提到,Neurala的解决方案将帮助汽车实时识别如行人或街道标志等物体。该技术目前正处于对所生产车辆模型的测试之中。三分之一类的应用涉及Motorola Solutions利用 Neurala的 AI 技术进行如警察和消防部门的紧急事故人员之类的服务。

    Matus说Neurala也急于将其深度学习AI应用到机器人玩具或家用机器人上。“想象一个家庭机器人,它可以识别是谁给它一个命令。并且,当你说给我一杯啤酒,它会知道是哪一种啤酒,”他补充说道,这样的应用需要与用户进行快速、流畅的互动,而这一点云系统难以保证。

    从Neurala诞生以来,10年间发生了太多的事情。在2006年,Versace正在他的博士研究中思考硬件如何成为人工智能主要的一个绊脚石。这使他和他的同事Anatoly Gorshechnikov和Heather Ames将GPU确定为未来人工智能的主要候选者。很快,他们成功申请了使用GPU支持神经网络的专利,并创建了Neurala。对此,Versace不无感慨:“从在餐馆外面的餐巾纸上写下这项专利,到把技术应用到客户身上,这真是一趟痛苦的旅程”。

    原文来自:Spectrum

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