Khoa học kỹ thuật và công nghệ

Công nghệ Deep-learning AI có tính riêng tư hơn và có thể xách tay được (21/11/2017)

Công nghệ mới do Đại học Waterloo phát triển đang mở đường cho trí tuệ nhân tạo (AI) để thoát khỏi Internet và điện toán đám mây.

Phần mềm Deep-learning AI mới đã tạo ra một công nghệ có kích cỡ nhỏ gọn và phù hợp với tất cả các chip máy tính di động ứng dụng trong mọi sản phẩm từ điện thoại thông minh đến robot công nghiệp. Điều này sẽ cho phép các thiết bị hoạt động độc lập với internet trong khi sử dụng AI và nó có thể thực hiện hoạt động giống gần như các mạng nơ ron thần kinh.

Có thể thấy, Deep learning đã và đang là một chủ đề AI được bàn luận sôi nổi. Là một phạm trù nhỏ của Machine learning, Deep learning tập trung giải quyết các vấn đề liên quan đến mạng thần kinh nhân tạo nhằm nâng cấp các công nghệ như nhận diện giọng nói, tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Deep learning đang trở thành một trong những lĩnh vực hot nhất trong khoa học máy tính. Chỉ trong vài năm, deep learning đã thúc đẩy tiến bộ trong đa dạng các lĩnh vực như nhận thức sự vật (object perception), dịch tự động (machine translation), nhận diện giọng nói,… Đây là những vấn đề từng rất khó khăn với các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Alexander Wong, giáo sư kỹ thuật thiết kế hệ thống và Waterloo, đồng tác giả công nghệ này cho biết, họ cảm thấy công nghệ mới này có tiềm năng rất lớn và đây có thể là một thiết bị linh hoạt trong nhiều lĩnh vực mà mọi người đang nỗ lực để có được deep-learning AI trong một hệ thống cấu trúc hoạt động nào đó.
Việc sử dụng stand-alone deep-learning AI sẽ giúp giảm chi phí truyền tải và xử lý dữ liệu xuống thấp hơn, riêng tư hơn và có thể sử dụng ở những phạm vi mà ở đó công nghệ hiện tại không thể thực hiện được do chi phí đắt đỏ hoặc các yếu tố khác.

Deep-learning AI, có khả năng bắt chước bộ não con người bằng cách xử lý dữ liệu thông qua các lớp và các lớp tế bào thần kinh nhân tạo, cần có nguồn điện năng tính toán, bộ nhớ và năng lượng lớn để hoạt động. Deep-learning AI phản ứng lại bằng cách phỏng theo và thay đổi chính nó để duy trì hoạt động mỗi khi điện toán và bộ nhớ bị lấy đi… Những mạng lưới này tự chúng phát triển thông qua nhiều thế hệ và khiến chúng ngày càng nhỏ gọn hơn để có thể tồn tại trong các môi trường này.

Trong các nghiên cứu gần đây được trình bày trong Hội nghị Quốc tế về Tầm nhìn Máy tính ở Venice, Italy, các nhà nghiên cứu tạo ra được một phần mềm Deep - learning AI có kích thước nhỏ gọn so với trước đó đến 200 lần được tích hợp trong ứng dụng nhận dạng đối tượng cụ thể.

Các phạm vi ứng dụng tiềm năng khác bao gồm từ các máy bay không người lái và lưới điện thông minh với camera giám sát và các nhà máy sản xuất. 

Nguồn: NASATI