© steve mann dreamstime.com
Technologie | 21 września 2017
Rozpoznawanie obiektów dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych
BrainChip wypuszcza na rynek komercyjny swoje najnowsze rozwiązania, pozwalające na bardzo skuteczne i szybkie rozpoznawanie obiektów, na obrazie przekazywanym na żywo. Wykorzystuje w tym celu zaawansowane sieci neuronowe i algorytmy AI, oferując bardzo niskie zużycie energii.
BrainChip Holdings to jeden z czołowych deweloperów rozwiązań oprogramowania i sprzętowych, mających wspierać aplikacje związane ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem się maszynowym (ML). Najnowszą propozycją od BrainChip jest ich specjalny układ sprzętowy, w postaci gotowego modułu: BrainChip Accelerator.
Akcelerator ten jest oferowany w formie karty PCI-Express z magistralną 8-liniową, mającą stanowić istoty element przy realizacji aplikacji związanych z szybkim i bardzo dokładnym rozpoznawaniem obiektów. Współpracować ma ze środowiskiem BrainChip Studio, zwiększając efektywność pracy tego ostatniego - jak podaje producent - nawet 6-krotnie. Jednocześnie zwiększać ma ilość jednocześnie obsługiwanych kanałów do 16 na kartę.
Karta zużywa niewielkie ilości energii, a jej instalacja ma odbywać się bardzo łatwo, co pozwala usprawnić pracę istniejących systemów monitorowania. Nie wymaga stosowania dodatkowych zasilaczy, ani zmian w systemie chłodzenia. Dzięki niej w prosty sposób zwiększymy możliwości naszego systemu, zwłaszcza tego, w którym już wcześniej uruchamiane były usługi BrainChip.
Dzięki tym rozwiązaniom możliwe będzie usprawnienie pracy nie tylko ochrony, ale też organów prawa oraz służb wywiadowczych. Może bezproblemowo identyfikować obiekty wśród wielu innych, zarówno ze strumieni video wcześniej zarchiwizowanych, jak również tych przekazywanych na żywo.
Dzięki możliwości sprawnej pracy w czasie rzeczywistym, rozwiązania te są w stanie jednocześnie operować na kilku strumieniach video. Proces poszukiwania wybranych elementów krajobrazu będzie więc dużo skuteczniejsze. Dodatkową zaletą ma być redukcja kosztów, w porównaniu do konwencjonalnych rozwiązań.
System posiada funkcję uczenia się z pojedynczych obrazów małej rozdzielczości, nawet tak małych jak 20 na 20 pikseli. Dzięki temu jest w stanie skutecznie pracować w trudnych warunkach, takich jak: słabe oświetlenie, obraz video słabej rozdzielczości, czy też nagrania o dużym zaszumieniu.
BrainChip Accelerator ma stanowić duży krok w rozwoju zastosowań komercyjnych. Kluczem jest tutaj zastosowanie nowoczesnych technologii, takich jak sieci neuronowe i przetwarzanie neuromorficzne, zaprzęgając do pracy algorytmy AI. Sercem jest sześć rdzeni FPGA Xilinx Kintex Ultrascale, w których zaimplementowano nowoczesne rozwiązania BrainChip.
Każdy z rdzeni zapewnia szybkie, zdefiniowane skalowanie obrazu, generowanie odpowiednich danych i porównanie ich z wykorzystaniem sieci neuronowej, w celu skutecznego rozpoznawania obiektów. Skalowanie ma pomóc w zwiększeniu prawdopodobieństwa w odnajdywaniu obiektów, dzięki charakterystyce sieci neuronowej.
Na uwagę zasługuje też niskie zużycie energii całego systemu, dzięki nowatorskiemu podejściu producenta. Każdy z rdzeni zużywać ma około 1 W, przy przetwarzaniu obrazu z prędkością 100 klatek na sekundę. W porównaniu do podobnych rozwiązań opartych na układach GPU, redukcja zużycia energii jest więc nawet 7-krotna.
Moduł BrainChip Accelerator ma być w pełni kompatybilny zarówno z systemem Windows, jak również Linux. Jak podaje producent, rozwiązania te są już teraz chętnie stosowane przez organy prawa i służby bezpieczeństwa.
Scalony konwerter video dla motoryzacyjnych systemów IVI
Nowy interfejs konwertujący od Seiko Epson pozwoli na sprawną zmianę sygnału eDP w standard...
Przychody z chińskiego rynku fabless w 2018 roku wzrosły o niemal 23%
Wartość tego rynku wyniosła 251,5 mld RMB (ponad 37,4 mld USD). Pierwsze trzy miejsca...
Omnipolarny przełącznik Halla dla motoryzacji
Nowe przełączniki Halla od Diodes cechują się bardzo szybką pracą i wysoką...
Moduł CAN/LIN – PCIe, dla sprawnego testowania aplikacji
Nowy moduł interfejsu CAN(FD)/LIN – PCIe przeznaczono dla maszyn...
Shell przejął niemieckiego producenta akumulatorów
Royal Dutch Shell przejął 100% udziałów w firmie Sonnen, dostawcy inteligentnych...
Rekordowa przepustowość z sieciach światłowodowych
Na Politechnice w Munich opracowano innowacyjną i super-wydajną metodę...
Super autofocus dzięki ciekłym soczewkom
Nowe moduły kamer miniaturowych zaprojektowano z myślą o umieszczeniu ich...
Małe, cienkie, płynne i wytrzymałe potencjometry
TT Electronics wprowadza na rynek nowe potencjometry, które cechuje świetna...
Sensory prądowe o dokładności 0.6%
Nowe sensory prądowe od Aceinna cechują się świetną precyzją, sięgającą 0.6%...
Pulse Electronics jest już częścią Yageo Corporation
W grudniu 2018 roku zostało sfinalizowane przejęcie przez Yageo 100% udziałów w Pulse...
Kitron sfinalizował przejęcie działu EMS amerykańskiej firmy
Kitron zakończył proces przejęcia działu EMS firmy API Technologies Corp., co ma...
Wydajny kontroler, który zadba o dane w strukturze Flash
Nowe kontrolery Hyperstone zapewniają dużą wydajność (nawet 500 MB/s), ale też dużą...
Przemysłowy i odporny 10-calowy TFT
Nowe moduły wyświetlaczy LCD TFT są wytrzymałymi konstrukcjami, którym nie...
Podwójny i dokładny DAC RF o szybkości ponad 12 GSPS
Analog Devices zaprezentowało podwójny, szybki przetwornik DAC, zdolny pracować z...
Praktyczny regulator z niezależnym wyjściem dodatnim i ujemnym
Nowy regulator DC-DC od Analog Devices posiadać ma dwa, wysoce-wydajne...
Super wydajność LED UV przy ułamku BOM
Naukowcom z Norwegii udało się stworzyć nową technikę tworzenia diod LED UV, dzięki...
Bluetooth wspomaga usługi lokalizacji dzięki funkcji kierunkowej
Bluetooth już obecnie wspiera lokalizację, dzięki funkcjom zbliżeniowym. Lecz dopiero...
Ile czekolady w czekoladzie – czyli jak mierzyć jakość jedzenia za...
Ostatnie postępy w zakresie rozwoju diod LED bliskich pasm podczerwieni (tzw. NIR/NIRED)...
Matrycowe sensory FIR zdolne do pracy w temperaturach 125 stopni...
Melexis opracowało matrycowe sensory FIR, które zdolne są do pomiarów punktowych...
Wydajne, giętkie, ultra-cienkie sensory Halla PET
Naukowcom z Niemiec i Argentyny udało się stworzyć cieniutkie i elastyczne czujniki...
Łatwiejsze budowanie aplikacji z rozpoznawaniem mowy
Nowy moduł od Matrix Labs ma wspomóc projektantów i deweloperów w opracowywaniu...
Ultra-tanie RFID ICS dla smart-pakowania
Nowe układy RFID ICS (FlexIC) od PragmatIC mają wspomóc tworzenie rozwiązań...
Artykuły, które mogą Cię zainteresować
Most Read
Załaduj więcej newsów