Intelov novi A.I. Chip donosi motociklima sljedeću generaciju statistike

Ferrarijeve utrke su visoko oktanski i plameni brzi obračuni. Cjelokupna putanja rase može se potpuno promijeniti u tren oka. Neuslovljenim promatračima ova automobilska natjecanja mogu biti teško pratiti dok gledate na TV ekranu.

Tehnološka tvrtka Intel sa sjedištem u Kaliforniji predstavila je novi čip s dubokim mogućnostima učenja na konferenciji NIPS 2017 u prosincu. Nazivaju ga "Nervana Neural Network Processor", a tvrtka ga stavlja u suradnju s Ferrarijem u Sjevernoj Americi kako bi u asfalt donijela dinamičnu statistiku u stvarnom vremenu.

"Koristimo A.I. u stvarnom vremenu bilježiti snimke s bespilotnim letjelicama, ”kaže Naveen Rao, generalni direktor Grupe za umjetnu inteligenciju u Intelu. Inverzan, "To će poboljšati iskustvo fanova prikazivanjem tima na kojem je automobil, vremenskog razmaka za vozačem iza njega i drugih detalja koje bi prije toga morali ručno urediti."

Ne samo da će to poboljšati gledatelje utrke, već će i timovi dobiti pristup podacima koji su do sada mogli biti analizirani tek nakon utrke.

Informacije o performansama motora automobila od presudne su važnosti za posade i ljubitelje jama koji žele znati kako se njihov omiljeni metalik konj vozi u utrci. Procesor hrani te brojke, poznate kao telemetrijski podaci, kako bi obožavatelji i timovi bili gladni.

Intelov čip će također moći analizirati videozapise uživo snimljene bespilotnim letjelicama kako bi usporedio izlazni kut koji vozač uzima u svakom od svojih krugova od kruga do kruga. Tehnologija tada može identificirati koji je redak najbrži, pružajući novostvorenu statistiku koja nikad prije nije bila predstavljena tijekom utrke.

“To pokazuje da se ova tehnologija može koristiti u više industrija nego u zdravstvu, poljoprivredi i financijskim tržištima koja svaka A.I. tvrtke idu za njima. ”rekao je Rao. "Naravno da i mi slijedimo sve te stvari, ali takve stvari su zabavnije."

Tehnologija strojnog učenja provodi se na grafičkim procesnim jedinicama, što Rao kaže da služe svojoj svrsi, ali nisu idealne za pokretanje ovih vrsta sustava. NNP koristi ljudske funkcije poput mozga kako bi ova Ferrari statistika nove generacije bila moguća.

Rao objašnjava da čip difuzira informacije slično ljudskom mozgu, pohranjivanjem sličnih podataka na više mjesta kako bi se olakšao i ubrzao pristup.

Također je rekao da je ljudski mozak vrlo učinkovit jer se ne bavi iznimno preciznim podacima. Intelov novi procesor čini nešto slično. To smanjuje razinu njegove preciznosti, što je toliko minuta da ne biste mogli reći, u korist brže i učinkovitije obrade. Razmislite o tome kao zaokruživanje: ne morate ići na deseto decimalno mjesto da biste dobili željeni odgovor.

Ova dva čimbenika čine tip munjevitog brojanja koji je potreban moto sportu.

Zato sljedeći put kad gledate flotu talijanskog inženjeringa koja bombardira stazu, zapamtite da su sve te statistike zahvaljujući maloj replici ljudskog mozga.