Jeffrey Cross
Jeffrey Cross

借助新的董事会,Nvidia可以更轻松地构建“思维机器”

Kespry希望使用Jetson TX1让其商用无人机更具“洞察力”。

Paul Doersch坐落在硅谷,就在Facebook的路上,经营一家制造无人机的公司。但是你不用操纵杆来操作他的四轴飞行器。事实上,你根本不操作它们。

你只需要从iPad应用程序中给他们一些简单的指示,然后,他们去 - 调查100英亩的采石场和其他工业站点,拍摄数百张照片并将它们拼接在一起以生成足够精确的3D可视化来测量多少吨比方说,砾石储存在一个特定的地方。

现在,Doersch公司的Kespry公司 - 这个名字来源于红隼和鱼鹰的结合 - 正在制作一款更具智慧的无人机原型,能够处理15,000张图像 一分钟,船上,区分皮卡,自卸卡车,推土机和挖掘机。不只是用相机看到它们,而是“感知”它们,并且具有感知本身所带来的所有理解和解释。

随着Jetson TX1内部的进步,NVIDIA也在关注那些“你在Maker Faire上做的令人兴奋的事情”。

听起来很奇怪,这可能同样令人惊叹:他正在推出刚刚推出的NVIDIA Jetson TX1开发套件,这是一款小巧,节能的主板,以超级计算速度运行 - 售价599美元,触手可及制造商考虑了雄心勃勃和潜在的商业项目。

正如它那样,小巧的NVIDIA Jetson TX1正在制造更大的可访问性 - 一系列相互关联的人工智能(AI)进步,这些进步有望刺激个体开发者,发明者和企业家通过以下方式创造谁知道什么?其他超智能“自主”设备和物联网端点。

“自主设备”内部的进展

因此,现在开始理解它们是值得的,因为即使你在场边观看,你也会听到更多关于它们的信息。他们是:

  • 神经网络是一种受人类大脑启发的数据处理方法,由节点(神经元)组成,彼此连接并分层组织。神经网络教计算机如何解决感知问题,如计算机视觉,语音识别和自然语言处理。
  • 深度学习描述了在神经网络中使用多个层来教授计算机如何随着时间“学习”的过程。谷歌和Facebook等公司的研究人员使用深度学习来训练计算机识别照片并回应日常人类语言。它可以用于简单的事情 - 比如识别你的脸 - 用于更复杂的任务,比如教一个机器人将一个盖子拧到一个瓶子上。它也被用来帮助汽车“学习”自主驾驶。
  • 视觉计算,Nvidia用来描述它所做的一切,从实现详细的计算机,游戏和3D图形到为自动设备甚至数据中心提供快速,高效的图形处理单元(GPU)。然而,当谈到制作时,它是关于通过处理器快速放置图像以使设备“看到”并响应他们自己的,甚至突然改变的环境 - 就像无人机必须要做的,如果他们要安全地交付亚马逊包装到您的高层公寓庭院。

顺便说一句,机器长期以来能够感知和学习。但我们人类是黄金标准。科学家表示,即使周围有这种混乱,一名NFL线卫也能在94.9%的时间内完成比赛 - 球,四分卫,阻挡者。所以你在日常生活中也是如此。五年前,机器只能在72%的时间内正确使用。但就在今年,计算机树立了新的基准。它们甚至超越了人类识别能力,95.1%的准确度可以正确地查看和分类图像。

由于其商业潜力,将取得更多进展,并且速度更快。很快,机器将达到接近完美的程度,这使得有可能获得响亮的可能性,例如从密集的人群中挑选出一名已识别的恐怖分子。

每秒1万亿次操作

对于每个人来说,这是对NVIDIA Jetson TX1的真正承诺,它继承了公司18个月大的Jetson TK1。 (NVIDIA Jetson TK1开发套件仅以99美元的价格开始销售给Maker社区

Jetson TX1是一款信用卡大小的超级计算机。

最近。)

Jetson TX1超越了它的老兄弟,并且经历了很多。它的速度提高了两到三倍,最高可达1 teraflop。这有多快?考虑:翻牌是一个缩写,代表处理器每秒可以执行的浮点运算次数。 “tera”是一万亿。所以,是的,小型Jetson TK1能够处理如此大的速度。说出来并不夸张 一台信用卡大小的超级计算机。

Jetson TX1可提供高能效的马力。 NVIDIA表示,它可以处理258张图像,每秒钟进行深度学习,电量低于10瓦 - 或者为夜间照明提供动力。

对于自主设备,能效不仅仅意味着延长电池寿命。处理器运行的冷却器,特别是机载或“嵌入式”处理器,其需要的风扇和散热器就越少,这将使无人机变得更大更重,伴随着所有附带的缺点。

Jetson TX可以处理258张图像 每一秒 用夜灯所需的电力。

Jetson TX1将其火力包装成一个小包装。它作为一个小模块到达,这是其在自主设备上的实用性的另一个证明。即使它将用于更具异国情调的项目,它仍然具有其前身没有的通用功能。

例如,它配备了Wi-Fi和蓝牙,以及接口,使您可以像使用普通笔记本电脑,Arduino和Raspberry Pi板一样轻松连接外围设备。

这是对NVIDIA想要瞄准的更广泛市场的一种认可。产品经理杰西克莱顿(Jesse Clayton)将Jetson TX1集成到了11月的首次亮相,他自己这么说。虽然Jetson TX1必将首先被先进的,商业化的开发人员采用,但NVIDIA也在关注那些“做你在Maker Faire上看到的令人兴奋的事情”的人们。

Jetson TX1现已通过亚马逊,NewEgg,Micro Center和NVIDIA预订,售价599美元,开发套件价格为299美元。该模块本身将于明年上市,订单满1,000或以上每件299美元。

经济实惠的专用卫星

除了Kespry的概念验证之外,NVIDIA还表示Jetson TK1开发套件已经被用于其他类似的复杂原型中。 Percepto是一家由Shark Tank自己的Mark Cuban支持的以色列创业公司,正在利用它开发改装技术,将低成本的无人机变成自导航无人机。

麻省理工学院的学生正在小型自动驾驶赛车中使用它,他们希望以20英里/小时的速度行驶。如 使: 据报道,Jibo是一种家用社交机器人。而西班牙的Herta Security正在将其用于实时面部识别和生物识别。

27岁的Doersch继续梦想成真。他看到像NVIDIA Jetson TX1这样的板载超级计算机将为一群无人机提供动力,这些无人机能够不断地将大型工业站点视为机载分布式计算系统,每个无人机都能在机载上处理数据,然后经济高效地将数据流传输到云端。数据可用于各种目的。

从无人机流式播放大量视频是不可行的。没有足够的带宽。即使有,它也会带来不切实际的巨大成本。

相反,他的无人机舰队就像给公司一个自己负担得起的实时卫星 - 它自己的眼睛在天空中 - 不仅可以跟踪车辆,而且可以在他们可以更有效地运营的时间和地点移动它们,省油,安全。

最先进的自主设备,如Kesprey的无人机,将继续制造以前不可能实现的东西 - 而且更为广泛。现在,制造商创建自己的超级智能项目变得越来越实用和实惠。

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