Jeffrey Cross
Jeffrey Cross

Com a nova diretoria, a Nvidia torna mais fácil construir "máquinas de pensar"

A Kespry quer usar o Jetson TX1 para tornar seus drones comerciais mais "perceptivos".

Aninhado no Vale do Silício, na mesma rua do Facebook, Paul Doersch dirige uma empresa que fabrica drones. Mas você não opera seus quadricópteros com um joystick. Na verdade, você não opera nada.

Você apenas dá a eles algumas instruções simples de um aplicativo para iPad e, em seguida, vai - para pesquisar pedreiras de 100 acres e outros locais industriais, tirar centenas de fotos e costurá-las para gerar visualizações em 3D precisas o suficiente para medir quantas toneladas de cascalho, digamos, é armazenado em um determinado ponto.

Agora, a Kespry Inc., da Doersch - o nome derivado da combinação de Kestrel e Osprey - está criando um protótipo de um drone ainda mais inteligente, capaz de processar 15.000 imagens. um minuto, a bordo, para distinguir captadores, caminhões basculantes, tratores e escavadeiras. Não apenas vê-los com câmeras, mas "percebê-los", com toda a compreensão e interpretação que vem com a própria percepção.

Com os avanços dentro do Jetson TX1, a NVIDIA também está prestando atenção àqueles "fazendo aquelas coisas alucinantes que você vê na Maker Faire".

Por incrível que pareça, isso pode ser tão incrível: ele está fazendo isso com o recém-lançado NVIDIA Jetson TX1 Developer Kit, uma pequena e eficiente placa que opera em velocidades supercomputadas - por US $ 599, bem ao alcance dos fabricantes com projetos ambiciosos e potencialmente comerciais em mente.

Enquanto isso, o diminutivo NVIDIA Jetson TX1 também está tornando algo muito mais acessível - um conjunto de avanços de inteligência artificial (AI) inter-relacionados que prometem estimular desenvolvedores individuais, inventores e empreendedores a criar quem sabe o quê por meio de outros dispositivos “autônomos” super inteligentes e endpoints da Internet-of-Things.

Avanços dentro de "dispositivos autônomos"

Por isso, vale a pena começar a compreendê-los agora, porque você ouvirá mais sobre eles, mesmo que esteja assistindo do lado de fora. Eles são:

  • As redes neurais, uma abordagem de processamento de dados inspirada no cérebro humano, são feitas de nós (neurônios), conectados entre si e organizados em camadas. As redes neurais ensinam os computadores a resolver problemas perceptivos, como visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.
  • O aprendizado profundo descreve o processo de usar várias camadas em uma rede neural para ensinar um computador a “aprender” com o tempo. Pesquisadores de empresas como Google e Facebook usam o aprendizado profundo para treinar computadores para reconhecer fotos e responder à linguagem humana cotidiana. Ele pode ser usado para coisas simples - como reconhecer seu rosto - para tarefas mais complexas, como ensinar um robô a enroscar uma tampa em uma garrafa. Também está sendo usado para ajudar carros a "aprender" a dirigir de forma autônoma.
  • Computação visual, um termo que a Nvidia usa para descrever tudo o que faz, de permitir computação detalhada, jogos e gráficos 3D para fornecer as unidades de processamento gráfico (GPUs) rápidas e eficientes para dispositivos autônomos e até mesmo centros de dados. Quando se trata de fazer, no entanto, trata-se de colocar imagens em um processador com rapidez suficiente para que um dispositivo “veja” e responda a seus próprios ambientes, mesmo que de repente mudem - como os drones devem fazer pacote para o seu pátio de apartamento alto.

A propósito, as máquinas têm sido capazes de perceber - e aprender. Mas nós humanos somos o padrão ouro. Mesmo com o caos ao seu redor, os cientistas dizem que um linebacker da NFL acerta 94,9% do tempo - a bola, o quarterback, os bloqueadores. Então você na vida cotidiana. Cinco anos atrás, as máquinas só conseguiam acertar 72% do tempo. Mas só neste ano os computadores estabeleceram um novo marco. Eles superaram até mesmo as capacidades de reconhecimento humano, com uma precisão de 95,1% para ver e classificar as imagens corretamente.

Devido ao seu potencial comercial, mais progresso será feito e rápido. Logo, as máquinas chegarão perto da perfeição, o que cria possibilidades ressonantes, como escolher um terrorista identificado em meio a uma multidão densa.

1 trilhão de operações por segundo

Esta é a promessa real, para todos, da NVIDIA Jetson TX1, que sucede a Jetson TK1 de 18 meses da empresa. (O kit de desenvolvimento NVIDIA Jetson TK1 foi colocado à venda para a comunidade Maker por apenas US $ 99

O Jetson TX1 é um supercomputador do tamanho de um cartão de crédito.

recentemente.)

O Jetson TX1 supera seu irmão mais velho e muito. É duas a três vezes mais rápido, capaz de processar até 1 teraflop. Quão rápido é isso? Considere: Um flop é um acrônimo que representa o número de operações de ponto flutuante que um processador pode executar por segundo. Um "tera" é um trilhão. Então, sim, o pequeno Jetson TK1 é capaz de processar velocidades dessa magnitude. Não é exagero dizer isso é um supercomputador do tamanho de um cartão de crédito.

E o Jetson TX1 fornece essa potência com eficiência de energia. A NVIDIA diz que pode processar 258 imagens para aprendizado profundo a cada segundo com menos de 10 watts de eletricidade - ou o que é necessário para acender uma luz noturna.

Para dispositivos autônomos, a eficiência energética significa mais do que apenas prolongar a duração da bateria.O cooler que um processador executa, especialmente um onboard ou “embedded”, menos precisa de ventiladores e dissipadores de calor que tornariam um drone, por exemplo, maior e mais pesado com todas as desvantagens inerentes.

O Jetson TX pode processar 258 imagens todo segundo com o poder necessário para uma luz noturna.

O Jetson TX1 embala seu poder de fogo em um pequeno pacote. Ele chega como um pequeno módulo, outro testamento de sua utilidade a bordo de dispositivos autônomos. Mesmo que seja usado para projetos mais exóticos, ele ainda usa recursos de propósito geral que seu predecessor não usou.

Por exemplo, ele vem com Wi-Fi e Bluetooth, além de interfaces que facilitam a conexão de periféricos, como acontece com um laptop comum, o Arduino e as placas Raspberry Pi.

É uma homenagem aos mercados mais amplos que a NVIDIA quer atingir. Jesse Clayton, o gerente de produtos que organizou o Jetson TX1 para a sua estreia em novembro, diz ele mesmo. Embora o Jetson TX1 esteja destinado a ser adotado primeiro por desenvolvedores avançados e voltados para o mercado, a NVIDIA também está prestando atenção às pessoas “fazendo aquelas coisas alucinantes que você vê na Maker Faire”.

O Jetson TX1 está disponível para pré-encomenda agora através da Amazon, NewEgg, Micro Center e NVIDIA como um kit de desenvolvedor de US $ 599, com um desconto educacional de US $ 299. O módulo em si estará disponível no próximo ano por US $ 299 cada para pedidos de 1.000 ou mais.

Satélite de finalidade especial acessível

Além da prova de conceito de Kespry, a NVIDIA diz que o Jetson TK1 Developer Kit já está sendo usado em outros protótipos sofisticados semelhantes. A Percepto, uma startup israelense apoiada pelo próprio Mark Cuban da Shark Tank, está usando-a para desenvolver retrofitting para transformar drones de baixo custo em auto-navegáveis.

Os alunos do MIT estão usando em pequenos carros de corrida autônomos que eles querem ir tão rápido quanto 20 mph. Como Faço: relatado, o Jibo, um robô social para uso doméstico, é alimentado por um. E o Herta Security da Espanha o utiliza para reconhecimento facial e biometria em tempo real.

E Doersch, que tem 27 anos, continua a sonhar alto. Ele vê o dia em que supercomputadores embarcados, como o NVIDIA Jetson TX1, darão energia a uma frota de drones que podem vigiar vastos locais industriais como um sistema de computação distribuído por via aérea, com cada drone processando dados a bordo e transmitindo de forma econômica para a nuvem, onde os dados podem ser usados ​​para diversas finalidades.

Transmitir muito vídeo de um drone não é viável. Não há largura de banda suficiente. Mesmo se houvesse, isso acarretaria custos enormes.

Em vez disso, sua frota de drones seria como dar a uma empresa seu próprio satélite acessível em tempo real - com seus próprios olhos no céu - permitindo não apenas rastrear veículos, mas também movê-los quando e onde pudessem operar com mais eficiência e eficiência de combustível. e com segurança.

Dispositivos autônomos de última geração, como os drones da Kesprey, continuarão a tornar o que antes era impraticável ainda mais possível - e muito mais difundido. E agora está se tornando cada vez mais prático e acessível para os fabricantes criar seus próprios projetos super inteligentes.

Ação

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