תוֹכֶן
מהו ההסתגלות הגדולה ביותר למין האנושי?
בהחלט לא גופנו המרשים, המעילים הצמרניים או יכולות הריח המופלאות שלנו. אנחנו די מוצצים את כל אלה. התכונה הגדולה ביותר שלנו היא זיהוי תבנית. למעשה, זה כל כך חזק שלעתים קרובות אנו קוראים דפוסים שבהם אין כאלה. (ראו: אסטרולוגיה.)
מבחינה היסטורית, היכולת שלנו לזהות דפוסים אפשרה לנו להסיק כאשר הסכנה הייתה קרובה בזמן לנקוט בפעולה. זה גם מאפשר לנו לפתח שפות מסובכות יותר מסדרת רימונים ואסוציאציות. אפשר אפילו לומר שזה הבסיס למדע המודרני.
עליית המכונות
בימים ההם, מכונות היו גרועות להפליא בזיהוי התבניות - הן באמת יכלו לבצע רק קבוצה של הוראות שתוכנתו מראש. עליית הלמידה במכונה הניבה מערכות ומכשירים שיכולים בפירוש נתונים ולהשתמש בהם כדי לשפר את עצמם.
למידת מכונה כבר נוגעת כמעט בכל היבט בחיינו ומשנה אותם לטובה. טוב ככל שאנו מצליחים לאתר דפוסים, מכונות טובות בהרבה - וזיהוי דפוסים זה נוח למדי במגוון עצום של דרכים, החל מהכרת דיבור ועד ציפייה בשוק המניות.
אז למה אפשר לצפות מתחום זה בשנת 2019?
הפיכת הדיגיטל לפיזי
חברות שהשקיעו רבות בלימוד מכונה ובמחשוב בהיקף קטן מנקות את הדרך לעתיד ML. הזרוע נמצאת בחזית המאמץ הזה. הטכנולוגיה שלה משפרת את הכל, החל מטיפול רפואי בתגובה ראשונה וכלה בסניפי האני.
קחו בחשבון את קורטי
Corti הוא מכשיר קטן ומתמחה בגודל הבית של גוגל. עם זאת, לא תמצא אחד כזה בסלון שלך בקרוב.
הכלי נמצא כעת בפריסה למוקדי תגובה לחירום ברחבי העולם. הוא מקשיב לשיחות חירום רפואיות ועוזר למפעיל לספק את העצות הטובות ביותר.
זה המטרה הכי חשובה? לזהות אירוע של דום לב לפני בני האדם על הקו.
התקפי לב הורגים יותר אנשים מכל דבר, ובכל זאת, אנו עדיין גרועים לשמצה בשלטים המספרים. חוסר מודעות זה יכול לעכב התערבות במצבים בהם אפילו מספר דקות יכולות להשפיע רצינית על שיעור ההישרדות של הקורבן. למעשה, עבור כל דקה בה מתעכב החייאה, הסיכוי להישרדות יורד בעד 10 אחוזים.
מכשיר ML זה בעל תיעוד מוכח של זיהוי דום לב מהיר יותר, עם שיעור דיוק מדהים של 93 אחוז - גבוה בהרבה משיעור האחוז האופייני למפעיל אנושי. השימוש הנרחב בו יכול להציל אלפי חיים.
לימוד המכונה מטופל בהכרח במכשיר, ולא מחובר למסד נתונים בענן. במצבים מסכני חיים, המפעיל צריך לספק עצות מצילות חיים ברגע לרגע, ללא קשר לשיהוקים באינטרנט. חששות בנושא פרטיות הופכים את מכשיר ה- ML המחובר לאינטרנט למעט מסובך במצבים רפואיים.
קורטי אינו סתם פוני עם טריק אחד; המיקוד שלה מורחב לכלול אבחנות יתר של תרופות ואבחון מוחי, בטכניקות כמו ניתוח קול.
Corti מופעל על ידי Nvidia TX2: Arm v8 (64 סיביות) כפול ליבות + Cortex-A57 מרובע ליבות (64 סיביות).
מוקד מוכר יותר
אם שימוש זה בלימוד מכונות גרם ללב שלך להתמודד יותר מדי, הנה מנקה לחך חברתי יותר.
בשנת 2018, אינסטגרם החלה לפרוס את יכולת הפוקוס שלה, שמאפשרת למשתמשים ליצור selfies וזריקות ממוקדות במקצועיות המזהות פרצופים ומטשטשים את הרקע.
למרות שזה לא בדיוק מפסיק התקפי לב, תכונה זו מציעה חוויה אינטואיטיבית ומוכרת, ואפשר עם שיפורי החומרה והתוכנה שמגיעים עם למידת מכונה.
בין אם אתה משתמש במצב selfie, ובין אם מדובר במצלמה הסטנדרטית הפונה לאחור, פוקוס משתמש ברשת פילוח התמונות כדי לחדד אוטומטית לנושא התמונה תוך כדי טשטוש הרקע ליצירת צילום מקצועי למראה. כפי שאתה יכול לדמיין, זוהי טכניקה מורכבת הדורשת עיבוד נוסף משמעותי כדי לרוץ במהירות וביעילות, וכתוצאה מכך נפרשה באופן סלקטיבי לפלטפורמות מתקדמות התומכות באופטימיזציות הדרושות. ובשל שיתוף פעולה רב עוצמה עם Arm וצוות ספריית המחשבים, זה כולל גם מספר מכשירים עם GPUs של Arm Mali.
אז מה הבא?
בשנת 2019 חברות כמו ארם יחזקו מכשירים ברחבי העולם עם יכולות הלמידה של המכונה הגדלות. אנו יכולים לצפות לשיפורים כמעט בכל ענף, החל מהדברה ממוקדת במדויק בחקלאות וכלה בתכונות מתקדמות יותר לרכבים אוטונומיים. ככל הנראה המכשירים החכמים שלכם ישתפרו במשימות כמו זיהוי דיבור, עם יכולת מוגברת לאתר דברים כמו ניפוי וטון.
השגיח על הזרוע אם אתה רוצה לראות לאן מועדות לימודי מכונה במכשירים בשנת 2019. עם מגמת מקל הוקי ביכולות למידת מכונות, תהיה זו שנה מרגשת.
