Google vừa phát hành MobileNets, một hệ thống mô hình thị giác máy tính đầu tiên dành cho TensorFlow, được thiết kế để tối đa hóa độ chính xác hiệu dụng của ứng dụng trên thiết bị hoặc ứng dụng nhúng mà vẫn không ảnh hưởng tới nguồn lực hạn chế của máy.

MobileNets được phát hành dưới dạng các mô hình mạng thần kinh nhỏ, độ trễ thấp, ít tốn điện, được tham số hóa phù hợp với các ràng buộc về tài nguyên cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau.

Trước đây các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) phải được xử lý trên mây rồi gửi kết quả tới thiết bị của người dùng qua internet. Giờ đây điều này được thay thế bằng phần mềm chạy trực tiếp trên điện thoại và máy tính bảng.

Ví dụ về các ứng dụng phát hiện, phân loại, xác định thuộc tính và tìm địa chỉ địa lý.

Với MobileNets, điện toán di động giờ đây có thể thực hiện được các tác vụ như phân tích khuôn mặt, phát hiện các đối tượng thông thường, xác định vị trí địa lý ảnh chụp và thậm chí tinh tế hơn là xác định các giống chó khác nhau. Các công cụ này rất dễ thích ứng và có thể sử dụng cho nhiều mục đích, bao gồm hỗ trợ thực tế ảo tăng cường (AR) hoặc xây dựng ứng dụng cho người khuyết tật.

Google cho biết hiệu suất của mạng thần kinh đối với mỗi tác vụ là khác nhau, nhưng nhìn chung các mạng này đều đáp ứng hoặc tiệm cận các tiêu chuẩn hiện đại nhất.

Đối với người dùng, điều này đem lại nhiều ứng dụng có chức năng AI hơn khi các lập trình viên tích hợp các công cụ này vào phần mềm. Việc chạy trực tiếp các tác vụ này trên thiết bị cũng giúp tăng hiệu suất, thuận tiện hơn (không cần kết nối internet) và bảo mật hơn (không rò rỉ dữ liệu riêng tư).

Bước tiếp theo của công nghệ AI di động có lẽ sẽ là bộ xử lý được thiết kế riêng cho tác vụ kiểu này. Cả Google và Apple đều úp mở về việc chế tạo những CPU như vậy, còn ARM cũng đưa ra loạt thiết kế đầu tiên của mình.

Nguồn: The Verge

BÌNH LUẬN

Please enter your comment!
Please enter your name here