Исследователи сократили число параметров, требующихся системам с ИИ для распознавания видео. Теперь распознавать видео можно будет локально, а не в облаке, и ИИ сможет работать даже на устройствах с низким энергопотреблением.
Современные системы ИИ, обучаемые для распознавания видеопотока, используют в процессе более 150 миллионов параметров. Для обеспечения работы одной такой системы требуется большой сервер или же ее придется запускать в облаке, а это не всегда допустимо, особенно если речь идет о безопасности и конфиденциальности данных. Ученые решили адаптировать методику глубокого обучения ИИ, чтобы он смог использовать для этого процесса не только сервера, но и обычные смартфоны, которые уже имеют достаточные показатели производительности и обладают малым энергопотреблением. Чтобы запуск систем ИИ распознавания видео стал возможен на смартфонах и другой подобной технике, ученые из Массачусетского технологического института (MEC) сократили число используемых в процессе обучения параметров с 150 до 25 миллионов, то есть они упростили процесс в 6 раз.
Новые инструменты помогут учреждениям, таким как больницы и дома престарелых, запускать приложения ИИ локально, а не в облаке, для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных. Впрочем, только этими областями применение нового процесса не ограничится, и вскоре, можно не сомневаться, каждый смартфон сможет распознавать видео, для чего в настоящее время требуется как минимум большой и мощный сервер.
