AI2GO của Xnor phục vụ các mô hình AI cạnh tùy chỉnh với một vài cú nhấp chuột - TechCrunch

Khoa Học/Công Nghệ

AI sẽ hữu ích cho hàng tấn công việc hàng ngày cho các doanh nghiệp nhỏ và các hoạt động khác - nếu mọi người chỉ biết xây dựng và triển khai đại lý máy học của riêng họ. Thật không may, ít người làm. Công ty khởi nghiệp AI dựa trên cạnh Xnor nhằm mục đích để những người không phải là chuyên gia đưa AI hiện đại hoạt động dễ dàng như họ có thể

AI sẽ hữu ích cho hàng tấn công việc hàng ngày cho các doanh nghiệp nhỏ và các hoạt động khác - nếu mọi người chỉ biết xây dựng và triển khai đại lý máy học của riêng họ. Thật không may, ít người làm. Công ty khởi nghiệp AI dựa trên Edge Xnor.ai nhằm mục đích cho phép những người không phải là chuyên gia đưa AI hiện đại hoạt động dễ dàng như họ có thể cập nhật trang web của họ.

Công ty vừa khởi động một nền tảng mới có tên AI2GO, về cơ bản thu thập tất cả các ứng dụng và nền tảng phần cứng phổ biến nhất cho AI dựa trên cạnh ở một nơi và cho phép bạn tải xuống chúng với ít hoặc không có chuyên môn.

Phát triển AI chỉ là khó, người sáng lập và CEO của Ali, Ali Farhadi nói với TechCrunch. Không có nhiều người có thể làm được. Và việc triển khai đến một thiết bị cạnh thậm chí còn khó hơn - bạn phải lo lắng về mức tiêu thụ năng lượng, giới hạn bộ nhớ và tất cả những thứ đó. Vì vậy, bây giờ bạn phải có cả chuyên gia về AI và hệ thống.

Chúc may mắn làm khó những người đó nếu bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ, người chỉ nghĩ rằng thật tuyệt khi biết có bao nhiêu người trong nhà hàng của họ tại bất kỳ thời điểm nào. Ngay cả các khung tương đối dễ tiếp cận, có sẵn rộng rãi như TensorFlow để đào tạo và triển khai AI là không thực tế đối với bất kỳ ai không có chuyên môn về miền. AI2GO nhắm trực tiếp vào những người này, những người am hiểu công nghệ nhưng không thể cung cấp mười nghìn hình ảnh về ô tô hoặc con người để xây dựng một mô hình thị giác máy tính tùy chỉnh cho mục đích của họ.

Phần cứng AI chạy bằng năng lượng mặt trời có kích thước bằng muối của Xnor xác định lại cạnh

Các nền tảng của Generic Generic cho phép bạn đào tạo các mô hình của riêng mình, nhưng trong rất nhiều doanh nghiệp và ứng dụng bạn không cần - đó là một giải pháp ngoài kia. Giả sử bạn là chủ sở hữu bãi đỗ xe, bạn muốn giám sát xe ô tô ra vào hoặc một cái gì đó, đề xuất Ali Ali. Với AI2GO, bạn chỉ cần nhấp vào mô hình, như nhận dạng xe, sau đó chọn phần cứng của bạn [ví dụ: chipset camera an ninh hoặc Raspberry Pi 0]. Sau đó, bạn có thể xoay một số mặt số lên và xuống và một gói Xnor được tạo để tôn trọng các ràng buộc của bạn.

Gói đó là một hệ thống AI dựa trên cạnh hoạt động đầy đủ bao gồm mô hình hoặc mô hình bạn đã chọn, được tùy chỉnh để đáp ứng các hạn chế về năng lượng hoặc bộ nhớ. Bạn cài đặt nó theo hướng dẫn (bạn sẽ cần một số ý tưởng về cách xây dựng và triển khai phần mềm tại đây - điều này không dành cho trẻ sơ sinh) và trong vài phút, bạn sẽ có một mô hình phát hiện xe hơi hoạt động trong thời gian thực trên máy ảnh bạn đã có. Quá trình này trông như thế này:

Farhadi so sánh nó với một cái gì đó như Stripe. Nếu bạn đang bắt đầu một cửa hàng trực tuyến, bạn không muốn xây dựng bộ xử lý thanh toán từ đầu, nhưng bạn cần một cái gì đó phù hợp với nhu cầu của bạn. Công ty đã tạo ra các mô hình AI cạnh hiệu suất cao tùy chỉnh cho khách hàng doanh nghiệp, nhưng nhận thấy rằng các doanh nghiệp vừa và nhỏ không chỉ quan tâm đến một sản phẩm tương tự, mà thường có các nhiệm vụ tương tự.

Có một loạt các mô hình được đào tạo trước, chạy giao diện từ máy dò mèo đến nhận dạng cử chỉ. Đây là một mẫu của những gì có sẵn:

  • Máy dò người - cung cấp hộp giới hạn cho bất kỳ người nào trên máy ảnh
  • Phân đoạn người - phát hiện và tách cơ thể của một người khỏi nền
  • Phân loại biểu hiện khuôn mặt - nhận được các bài đọc cho sự tức giận, sợ hãi, hạnh phúc, và như vậy
  • Phát hiện đối tượng thể thao - xác định và ràng buộc những thứ như bóng, vợt tennis, ván trượt, vv
  • Phân loại hành động - phát hiện các hành động phổ biến của con người như chơi một nhạc cụ, đẩy một cái gì đó, đi xe đạp, leo núi, chạy
  • Đối tượng nhà bếp và phân loại thực phẩm: dán nhãn các mặt hàng thực phẩm phổ biến (táo, gia vị) và các mặt hàng nhà bếp (thìa, cốc)
  • Phát hiện vật phẩm trong cabin xe: chìa khóa, người, điện thoại và những thứ khác bạn có thể tìm thấy (hoặc để lại) trong xe
  • Phân loại mô hình xe hơi: xác định kiểu dáng và mẫu xe phổ biến

Có nhiều hơn nữa, và bội số của một loại cho các mục đích khác nhau; một máy dò người cho camera của ô tô sẽ tự nhiên khác với máy được sử dụng cho mục đích an ninh hoặc nhà thông minh.

Bạn chưa thể trộn và kết hợp các mục - có khả năng sẽ có phiên bản sắp tới, bên cạnh các nền tảng phần cứng mới và khả năng mang dữ liệu của riêng bạn.

Mô hình giấy phép khá đơn giản: Mô hình bạn tải xuống là miễn phí nếu bạn chỉ thử nghiệm hoặc sử dụng nó cho mục đích cá nhân, nhưng một khi bạn triển khai nó về mặt thương mại, bạn phải xin giấy phép. Ngoài ra còn có một SDK với các mẫu mã và bản demo nếu bạn muốn kiểm tra nó mà không cần xây dựng riêng.

Có thể bạn quan tâm