Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Microsoft Research |
Дата последнего релиза: | 2017/08/23 |
Технологии: | Процессоры, Средства разработки приложений |
Embedded Learning Library — библиотека, разработанная Microsoft Research, позволит работать с искусственным интеллектом на небольших маломощных компьютерах без постоянного подключения к интернету.
2017: Публикация
23 августа корпорация Microsoft опубликовала библиотеку Embedded Learning Library, призванную помочь внедрить системы машинного обучения в компьютеры с крошечными процессорами, такие как Raspberry Pi. Они не будут нуждаться в постоянном подключении к облаку и интернету, сохраняя все свои вычислительные возможности в режиме оффлайн, также их будет очень сложно взломать, заверяют в Microsoft. Бета-версия библиотеки уже доступна на GitHub.
По мнению представителей корпорации, сфера применения подобных устройств довольно широка. Например, «умные перчатки», способные распознавать и озвучивать язык жестов, датчики влажности почвы и даже мозговые импланты, предупреждающие своего носителя о возможных судорогах. Подобные технологии найдут применение в самых разных сценариях, например, в предиктивном обслуживании для выявления и устранения поломок еще до их возникновения.
Идея проекта родилась у руководителя направления машинного обучения и оптимизации Microsoft Research Офера Декеля (Ofer Dekel), когда его сад атаковали белки. Будучи специалистом в области ИТ, он решил проблему при помощи технологий. Декель написал алгоритм для распознавания белок и запустил его на Raspberry Pi 3. В итоге он получил систему наблюдения за задним двором, включающую разбрызгиватель при появлении вредителей.
Раньше одной из главных преград была высокая стоимость и непрактичность устройств для облачной обработки данных. Мы можем наделить большим количеством возможностей меньший по размеру процессор без потери производительности, — заявил Офер Декель. |
Самым маленьким устройством, на котором тестировалась библиотека, является одноплатный компьютер Arduino Uno, обладающий 2 килобайтами оперативной памяти. Следующий шаг — написание алгоритма для работы систем машинного обучения на процессорах Cortex M0, размером с крошку хлеба.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (46)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (15)
Форсайт (11)
Axiom JDK (БеллСофт) ранее Bellsoft (10)
Бипиум (Bpium) (10)
Другие (393)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (4)
Консом групп, Konsom Group (КонсОМ СКС) (2)
ЛАНИТ - Би Пи Эм (Lanit BPM) (2)
IFellow (АйФэлл) (2)
Другие (30)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (10)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (3)
Форсайт (3)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (2)
КРИТ (KRIT) (2)
Другие (13)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 48)
Microsoft (41, 47)
Oracle (49, 26)
Hyperledger (Open Ledger Project) (1, 23)
IBM (33, 18)
Другие (607, 308)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 8)
Финансовые Информационные Системы (ФИС, FIS, Финсофт) (1, 4)
Microsoft (4, 3)
Oracle (2, 3)
SAP SE (2, 2)
Другие (16, 19)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 11)
Banks Soft Systems, BSS (Бэнкс Софт Системс, БСС) (1, 3)
Форсайт (1, 3)
Cloud.ru (Облачные технологии) ранее SberCloud (1, 2)
Сбербанк (1, 2)
Другие (9, 9)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 6)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 6)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 4)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1, 4)
SL Soft (СЛ Софт) (1, 3)
Другие (14, 24)
Unlimited Production (Анлимитед Продакшен, eXpress) (1, 4)
Мобильные ТелеСистемы (МТС) (2, 3)
Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 3)
МТС Exolve (Межрегиональный ТранзитТелеком, МТТ) (1, 2)
Axiom JDK (БеллСофт) ранее Bellsoft (1, 1)
Другие (14, 14)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 48 (48, 0)
Hyperledger Fabric - 23 (23, 0)
Windows Azure - 20 (20, 0)
FIS Platform - 15 (15, 0)
EXpress Защищенный корпоративный мессенджер - 12 (12, 0)
Другие 315
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 8 (8, 0)
FIS Platform - 4 (4, 0)
Парадокс: MES Builder - 2 (2, 0)
Java - 2 (2, 0)
Siemens Xcelerator - 2 (2, 0)
Другие 21
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 11 (11, 0)
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3 (3, 0)
BSS Digital2Go - 3 (3, 0)
Cloud ML Space - 2 (2, 0)
Axiom JDK (ранее Liberica JDK до 2022) - 1 (1, 0)
Другие 7
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 6 (6, 0)
EXpress Защищенный корпоративный мессенджер - 6 (6, 0)
МТС Exolve - 4 (4, 0)
РЖД и Робин: Облачная фабрика программных роботов - 3 (3, 0)
Форсайт. Мобильная платформа (ранее HyperHive) - 3 (3, 0)
Другие 12
EXpress Защищенный корпоративный мессенджер - 4 (4, 0)
Solar appScreener (ранее Solar inCode) - 3 (3, 0)
МТС Exolve - 2 (2, 0)
Т1: Сфера Платформа производства ПО - 1 (1, 0)
BSS Digital2Go - 1 (1, 0)
Другие 10
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Т1 Интеграция (ранее Техносерв) (4)
МЦСТ (4)
Микрон (Mikron) (4)
Lenovo (4)
ИНЭУМ им. И.С. Брука (3)
Другие (48)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
МЦСТ (8, 22)
Микрон (Mikron) (2, 9)
Oracle (1, 7)
Nvidia (Нвидиа) (18, 6)
Intel (37, 5)
Другие (195, 15)
Байкал Электроникс (Baikal Electronics) (1, 2)
Intel (1, 1)
Huawei (1, 1)
Nvidia (Нвидиа) (1, 1)
Микрон (Mikron) (1, 1)
Другие (0, 0)
Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
Эльбрус - 15 (8, 7)
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 9 (9, 0)
Oracle SPARC - 7 (7, 0)
Intel Xeon Scalable - 5 (5, 0)
Эльбрус-8С - 3 (3, 0)
Другие 7
Baikal-M - 2 (2, 0)
Intel Xeon Scalable - 1 (1, 0)
Huawei Kunpeng (процессоры) - 1 (1, 0)
Микрон Интегральные микросхемы MIK - 1 (1, 0)
Другие 0