Группа разработчиков в Microsoft воплощает в жизнь представления о смене парадигмы искусственного интеллекта, высказанные руководителем компании на недавней конференции Build 2017. Суть изменений заключается в переходе от облакоцентрической концепции к сочетанию облака и умного «переднего края».

Наделив устройства, образующие границу электронного мира, искусственным интеллектом, можно устранить их зависимость от наличия сетевого подключения, уменьшить трафик, снизить энергопотребление.

В качестве примера источник приводит решение на базе Raspberry Pi 3, обученное распознавать белок и отпугивать их от бутонов цветов и кормушек для птиц. Сфера применения микросистем с искусственным интеллектом очень широка — от датчиков интернета вещей и носимой электроники до медицинских приборов.

Особенностью этих устройств является наличие весьма скромных вычислительных ресурсов и небольшого объема памяти.
 
Чтобы адаптировать алгоритмы искусственного интеллекта к указанным аппаратным возможностям, исследователи применяют два подхода: разрабатывают алгоритмы сжатия моделей машинного обучения, позволяющие перенести их на микросистемы, и создают наборы узкоспециализированных алгоритмов, оптимальных только для конкретной задачи. Как утверждается, это позволяет уменьшить требования в сотни и тысячи раз.
 
Основная сложность при этом — сохранить точность работы алгоритмов на уровне, достаточном для практического применения.

Промежуточные результаты работы команды специалистов Microsoft доступны на сайте GitHub. Разработчики надеются, что в перспективе средства искусственного интеллекта будут широкодоступны всем энтузиастам, использующим в своих проектах Raspberry Pi и другие подобные системы.