Bài học rút ra chính
- Nghiên cứu mới của các nhà khoa học MIT đã chỉ ra cách để lắp mạng nơ-ron vào các thiết bị nhỏ bé.
- MCUNet cho phép học sâu trên các hệ thống có khả năng xử lý và bộ nhớ hạn chế.
- Sự đổi mới cũng có thể cho phép các thiết bị y tế thông minh hơn, nhanh nhẹn hơn.
Loa thông minh và các thiết bị khác tạo nên Internet of Things (IoT) một ngày nào đó có thể có được sức mạnh mạng thần kinh để làm được nhiều việc hơn với ít hơn, các nhà nghiên cứu nói.
Một hệ thống mới có tên MCUNet cho phép thiết kế các mạng nơ-ron nhỏ trên các thiết bị IoT, ngay cả khi có bộ nhớ và sức mạnh xử lý hạn chế. Theo một bài báo của các nhà khoa học MIT được công bố trên máy chủ in sẵn Arxiv, công nghệ này có thể mang lại những khả năng mới cho các thiết bị thông minh đồng thời tiết kiệm năng lượng và cải thiện bảo mật dữ liệu.
Nghiên cứu "là một trong những ý tưởng tuyệt vời mà bạn có thể thấy rõ khi nghe nó", John Suit, cố vấn CTO tại công ty chế tạo người máy KODA, cho biết trong một cuộc phỏng vấn qua email. "Đó là một cách tiếp cận vấn đề dễ hiểu. Nghiên cứu này rất có ý nghĩa vì cuối cùng, chúng sẽ cho phép tối ưu hóa mạng nơ-ron theo thời gian thực cho bất kỳ thiết bị nào mà thuật toán có thể biết được tài nguyên".
Điều này thực sự cho thấy sức mạnh không nhất thiết phải gắn với kích thước..
Tính toán lớn trên thiết bị nhỏ
Các thiết bịIoT thường chạy trên chip máy tính không có hệ điều hành, gây khó khăn cho việc chạy các tác vụ nhận dạng mẫu như học sâu. Để phân tích kỹ hơn, dữ liệu do IoT thu thập thường được xử lý trên đám mây, mặc dù dữ liệu này dễ bị tấn công.
Mạng nơ-ron có thể làm được nhiều điều để nâng cao số lượng thiết bị IoT ngày càng tăng, nhưng kích thước là một vấn đề.
"Để tự di chuyển các mạng vào thiết bị, điều này đã được chứng minh là khó, bạn sẽ cần phải tìm cách tối ưu hóa không gian tìm kiếm cho nhiều loại vi điều khiển," Suit giải thích. "Một hệ thống tiêu chuẩn hoặc chung chung sẽ không hoạt động do dung sai tài nguyên trên các thiết bị IoT. Hãy nghĩ về công suất xử lý rất thấp, bộ xử lý rất nhỏ."
Đó là nơi các nhà nghiên cứu của MIT đi vào hoạt động.
"Làm cách nào để triển khai mạng lưới thần kinh trực tiếp trên các thiết bị nhỏ bé này?" tác giả chính của nghiên cứu, Ji Lin, một Tiến sĩ. sinh viên Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính của MIT, cho biết trong một thông cáo báo chí. "Đó là một lĩnh vực nghiên cứu mới đang rất hot. Các công ty như Google và ARM đều đang làm việc theo hướng này."
TinyEngine để giải cứu
Nhóm MIT đã thiết kế hai thành phần cần thiết cho hoạt động của mạng nơ-ron trên vi điều khiển. Một phần là TinyEngine, tương tự như một hệ điều hành, nhưng tách mã xuống các yếu tố cần thiết của nó. Một cái khác là TinyNAS, một thuật toán tìm kiếm kiến trúc thần kinh.
"Chúng tôi có rất nhiều bộ vi điều khiển đi kèm với các dung lượng nguồn khác nhau và kích thước bộ nhớ khác nhau," Lin nói. "Vì vậy, chúng tôi đã phát triển thuật toán [TinyNAS] để tối ưu hóa không gian tìm kiếm cho các bộ vi điều khiển khác nhau. Bản chất tùy chỉnh của TinyNAS có nghĩa là nó có thể tạo ra các mạng nơ-ron nhỏ gọn với hiệu suất tốt nhất có thể cho một bộ vi điều khiển nhất định-không có tham số không cần thiết. Sau đó, chúng tôi cung cấp kết quả cuối cùng, mô hình hiệu quả cho bộ vi điều khiển."
Đó là một cách tiếp cận vấn đề thanh lịch.
Công việc củaLin có thể dịch để tạo ra các thiết bị y tế thông minh hơn, nhanh nhẹn hơn.
"Điều này thực sự cho thấy sức mạnh không nhất thiết phải gắn với kích thước, và trong bệnh viện, nơi mọi thứ di chuyển nhanh chóng trong không gian chật hẹp, điều đó có nghĩa là sự khác biệt giữa sự sống và cái chết", Kevin Goodwin, Giám đốc điều hành của EchoNous, một công ty sản xuất các thiết bị y tế có sự hỗ trợ của AI, cho biết trong một cuộc phỏng vấn qua email.
Goodwin cho biết nhóm của anh ấy đã dành nhiều năm để xây dựng và đào tạo một mạng lưới thần kinh có thể được sử dụng để lập bản đồ cấu trúc tim trong quá trình quét siêu âm thời gian thực - tất cả trong một thiết bị cầm tay có tên KOSMOS nặng dưới 2 pound.
"Giờ đây, các bác sĩ có thể dễ dàng di chuyển từ phòng này sang phòng khác để quét chất lượng chẩn đoán với sự hướng dẫn của AI", ông nói thêm. "Họ không phải gửi bệnh nhân đi nơi khác để quét hoặc mất thời gian quan trọng để khử trùng máy móc dựa trên xe đẩy."
MCUNet là một cái nhìn thú vị về một thế giới nơi các thiết bị nhỏ có thể trở nên thông minh hơn bao giờ hết. Khi số lượng thiết bị IoT phát triển nhanh chóng, chúng tôi sẽ tìm kiếm mọi thứ, từ thiết bị thông minh đến thiết bị y tế để có mạng thần kinh riêng của chúng.
