Jaringan saraf dalam akan hadir di ponsel Anda
Tele

Jaringan saraf dalam akan hadir di ponsel Anda


Yanzhi Wang, asisten profesor teknik listrik dan komputer, telah menemukan cara untuk menjalankan jaringan saraf dalam pada perangkat seluler seperti ponsel pada umumnya. Kredit: Ruby Wallau / Universitas Northeastern

Bagaimana mobil yang bisa mengemudi sendiri membedakan seseorang dari kerucut lalu lintas? Bagaimana Spotify memilih lagu untuk playlist “Discover Weekly” saya? Mengapa filter spam Gmail begitu efektif?

Jawabannya adalah jenis kecerdasan buatan yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam. Jaringan ini sangat bagus dalam mengenali dan mengklasifikasikan data, tetapi mereka cenderung membutuhkan banyak daya komputasi dan memori untuk menjalankannya — terlalu banyak untuk bekerja dengan cepat pada sesuatu seperti ponsel cerdas pada umumnya.

Sekarang para peneliti di Northeastern telah mendemonstrasikan cara menjalankan jaringan saraf dalam pada ponsel cerdas atau sistem serupa. Dengan menggunakan metode mereka, jaringan dapat menjalankan tugas hingga 56 kali lebih cepat daripada yang ditunjukkan pada pekerjaan sebelumnya, tanpa kehilangan akurasi. Mereka akan mempresentasikan pekerjaan mereka pada konferensi tentang kecerdasan buatan bulan depan di New York.

“Sulit bagi orang untuk mencapai eksekusi jaringan saraf real-time pada ponsel cerdas atau perangkat seluler semacam ini,” kata Yanzhi Wang, asisten profesor teknik listrik dan komputer di Northeastern. “Tapi kami dapat membuat sebagian besar aplikasi pembelajaran mendalam bekerja dalam waktu nyata.”

Biasanya, perangkat seluler harus tersambung ke internet untuk memiliki akses ke jaringan neural dalam. Ponsel mengumpulkan data, tetapi pemrosesan dilakukan di server jarak jauh — inilah mengapa Anda tidak dapat berbicara dengan Siri saat iPhone Anda dalam mode pesawat.

Wang dan rekannya telah menemukan cara untuk mengurangi ukuran model jaringan saraf dan secara otomatis menghasilkan kode untuk menjalankannya dengan lebih efisien. Pekerjaan ini memungkinkan jaringan neural dalam diterapkan di perangkat siap pakai yang mungkin tidak memiliki akses internet yang konsisten. Dan itu telah menggunakan jauh melampaui komunikasi hands-free dengan telepon Anda.

“Ada banyak hal yang membutuhkan kecerdasan,” kata Wang. “Perangkat medis, perangkat yang dapat dikenakan, sensor, kamera pintar. Semua ini, mereka membutuhkan sesuatu yang meningkatkan pengenalan, segmentasi, pelacakan, pengawasan, dan banyak hal, tetapi saat ini terbatas.”

Jaringan saraf dalam akan hadir di ponsel Anda. Inilah cara yang dapat mengubah hidup Anda.

Yanzhi Wang adalah asisten profesor teknik elektro dan komputer. Kredit: Ruby Wallau / Universitas Northeastern

Kecerdasan buatan sudah digunakan untuk meningkatkan teknologi medis di rumah sakit. Ada banyak peluang untuk memperluas penggunaan perangkat yang dapat dikenakan juga, berpotensi memberikan panduan bagi penyandang cacat atau mengingatkan pasien dan dokter tentang perubahan ritme jantung atau masalah lainnya. Tapi bayangkan melewatkan peringatan tentang potensi serangan jantung karena Anda berada di kereta bawah tanah dan tidak memiliki layanan.

“Untuk banyak aplikasi perangkat medis, kami tidak dapat berasumsi bahwa perangkat semacam ini selalu terhubung ke internet,” kata Wang. “Dan dalam menyambungkan ke internet, selalu ada penundaan yang signifikan. Semuanya perlu dihitung dan dikirim kembali.”

Ketika Wang mengatakan “penundaan yang signifikan,” dia berbicara tentang sepersekian detik. Tapi itu cukup untuk membuat perbedaan.

“Untuk mobil yang dapat mengemudi sendiri, semua data perlu dikirim ke pusat data cloud, lalu ada penundaan transmisi untuk mengirimkannya kembali,” kata Wang. “Mungkin .1 detik. Dan .1 detik ini bisa menyebabkan kerusakan.”

Menghilangkan penundaan sepersekian detik dapat menyelamatkan nyawa.

Wang juga mencatat bahwa jaringan saraf dalam dapat meningkatkan masalah privasi, karena informasi pribadi dibagikan melalui cloud agar jaringan ini berfungsi. Memproses data secara lokal, tanpa mengirimkannya ke server yang jauh, dapat membuat orang lebih nyaman menggunakan perangkat yang didukung oleh kecerdasan buatan.

“Sebelumnya, orang percaya bahwa pembelajaran mendalam membutuhkan chip khusus, atau hanya dapat dijalankan di server melalui cloud,” kata Wang. “Asumsi pengetahuan semacam ini membatasi penerapan deep learning. Kami tidak selalu dapat mengandalkan cloud. Kami perlu membuat keputusan lokal yang cerdas.”


Memperluas penggunaan AI melalui Internet of Things


Informasi lebih lanjut:
PCONV: Ketersebaran yang Hilang tetapi Diinginkan dalam Pemangkasan Bobot DNN untuk Eksekusi Waktu Nyata pada Perangkat Seluler. arXiv: 1909.05073v3 [cs.LG]: arxiv.org/abs/1909.05073

Disediakan oleh Universitas Northeastern

Kutipan: Jaringan neural dalam akan segera hadir di ponsel Anda (2020, 29 Januari), diambil pada 28 November 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-01-deep-neural-networks.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Pengeluaran SDY