reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
reklama
© Evertiq Komponenty | 07 sierpnia 2018

Framework do nauki maszynowej dla neuromorficznych SoC

Nowy framework od BrainChip pozwoli wycisnąć jeszcze więcej z ich NSoC. To bardzo zaawansowane i rozbudowane narzędzie, które ułatwi pracę przy tworzeniu aplikacji uczenia się maszynowego, z wykorzystaniem modeli SNN.
Firma BrainChip wypuściła swoje nowe narzędzie wspomagające pracę projektantów i deweloperów aplikacji, gdzie wykorzystuje się funkcjonalność AI (nauki maszynowej) przy udziale układów Neuromorficznych SoC (NSoC) Akida, tego samego producenta.

Nowym narzędziem jest framework, którego nazwa to: Akida Development Environment. Znajdziemy tu kilka kluczowych elementów, takich jak: dedykowany silnik wykonawczy Akida, konwertery „data-to-spike” i kilka przykładowych i gotowych modeli SNN („spiked neural networks”).

Dzięki temu narzędziu twórcy aplikacji będą mogli sporo zaoszczędzić na tworzeniu oprogramowania, skupiając się na funkcjonalności, dzięki możliwości wykorzystania szeregu gotowych bibliotek.

Silnik „Akida Execution Engine” stanowi serce tego frameworka. Zawiera on między innymi część symulacyjną, pozwalając emulować zachowanie poszczególnych neuronów i synaps, dając możliwość wypróbowania wielu metod treningowych. Całość odbywa się z wykorzystaniem gotowego systemu API, wywoływanego z poziomu skryptów w języku Python.

Za pomocą tego API i skryptów będzie można skonfigurować działanie sieci i układu zależnie od potrzeb. Sporo też poświęcono wspomnianym metodologiom „spike”. Otrzymujemy bogate i rozbudowane narzędzie o dużej elastyczności i skalowalności.

Zastosowaniem miałyby być różnego rodzaju aplikacje; edge czy też klasy enterprise.

Komentarze

Zauważ proszę, że komentarze krytyczne są jak najbardziej pożądane, zachęcamy do ich zamieszczania i dalszej dyskusji. Jednak komentarze obraźliwe, rasistowskie czy homofobiczne nie są przez nas akceptowane. Tego typu komentarze będą przez nas usuwane.
Załaduj więcej newsów
July 18 2018 17:55 V10.0.0-2