Google създаде бърз ИИ за смартфони

Специалистите на Google са разработили ИИ алгоритъм за мобилни устройства. Той, за разлика от честите приложения за разпознаване на лица и предмети, не жертва точността за сметка на по-голямата скорост.

Обичайните невронни мрежи се използват широко за класифициране на изображения, разпознаване на лица и предмети. Въпреки това, тяхната работа в мобилните устройства често е свързана със сериозни ограничения. Разработчиците постоянно трябва да търсят баланса между точността на работата и консумираните ресурси.

В системата MnasNet са изследвани възможностите на Neural Architecture Search за създаване на мобилни модели с помощта на обучение. За да решат проблема със скоростта, те са включили информация за загубите на време като функция за възнаграждение на търсещия алгоритъм.

В тази връзка се твърди, че е получен модел с идеален баланс в точността и скоростта на работа.

Системата се състои от три части: невронен контролер, който изучава и каталогизира архитектурата на модела; тренажор, който изгражда и тренира моделите; и механизъм за логическо въвеждане на TensorFlow Lite, който измерва скоростта на моделите.

Разработчиците са тествали най-добрите си модели на базата на изображения ImageNet и базата от обекти Common Objects in Context (COCO). Резултатът показа, че те работят с 1,5 пъти по-бързо, отколкото най-новият модел MobileNetV2 и 2,4 пъти по-бързо, отколкото NASNet. В извадката COCO, моделът на Google изпреварва MobileNet както по скорост, така и по точност, изразходвайки 35 пъти по-малко изчислителна мощ, пише VentureBeat.

„В бъдеще планираме да включим повече операции и оптимизации в пространството за търсене и да ги приложим и за други задачи на мобилното зрение, като семантична сегментация“ — пишат изследователите на Google.