TensorFlowLite призвана исполнять ИИ-алгоритмы в смартфонах

В настоящее время расчёты, касающиеся искусственного интеллекта, обычно производятся в облаке, но Google - как и другие крупные компании - хочет, чтобы они выполнялись и непосредственно на смартфоне

Во время на конференции разработчиков I/O 2017 поисковый гигант представил новую инициативу, которая призвана помочь спустить ИИ с небес на землю: оптимизированную для мобильных устройств версию библиотеки машинного обучения TensorFlowLite, сообщает "3Dnews".

Оригинальная TensorFlow была выпущена в ноябре 2015 года и быстро стала популярна среди исследователей и разработчиков, создающих ИИ-инструменты. В прошлом году Google специально под TensorFlow выпустила аппаратные ускорители TPU (Tensor Processor Unit), а в этом году - представила второе поколение. TensorFlow гибка, надёжна и имеет большой объём документации, что позволяет начинающим в этой области разработчикам быстрее осваивать технологию.

Новая версия, TensorFlowLite, построена на существующей экосистеме и позволяет переносить алгоритмы машинного обучения для работы непосредственно на устройстве.

"Это библиотека для приложений, призванных быть быстрыми и небольшими, но при этом использовать передовые методы, - отметил Дэйв Бурке из Google. - Мы полагаем, что эти новые возможности помогут реализовать следующее поколение технологий распознавания речи, визуального поиска, дополненной реальности и прочих, работающих непосредственно на устройстве".

В будущем появится API, который позволит задачам машинного обучения лучше работать с чипами смартфонов - возможно, с помощью высокопараллельных расчётов на GPU, а быть может компания хочет появления специализированных блоков TPU в будущих аппаратах.

Во-первых, будут меньше задержки между запросом и ответом, во-вторых, не требуется наличия интернет-подключения, а в-третьих, обеспечивается более высокий уровень приватности (данные не покидают устройство). В общем, окружение станет более дружественным.

Другие технологические компании тоже стараются двигаться в этом направлении. У Facebook это называется Caffe2Go - технология была представлена в ноябре прошлого года и позволила компании создать фильтры для фото и видео на основе нейронных сетей, работающих прямо на устройстве пользователя в реальном времени.

Фото: "3Dnews"