Microsoft
03.07.2017, 15:42 Uhr
Künstliche Intelligenz für Edge-Devices
Forscher der Microsoft Research Labs entwickeln aktuell Machine-Learning-Dienste für Kleinstcomputer wie Raspberry Pi oder Arduino. Damit wird künstliche Intelligenz (KI) auch für "Edge Devices“, also autonome Geräte, nutzbar.
Die erste Preview der Software ist ab sofort auf GitHub verfügbar. Das neue Open-Source-Angebot ist ein weiterer Schritt auf dem Weg künstliche Intelligenz zu demokratisieren und soll eine Standardisierung von Protokollen und Schnittstellen für autonome Geräte in der realen Welt fördern.
„Mittels der Software können wir zum Beispiel Kleidung, Haushaltsgeräte, Autos oder medizinische Geräte mit Intelligenz ausstatten“, erklärt Peter Jaeger, Senior Director Developer Experience and Evangelism (DX), Microsoft Deutschland. „Damit lösen wir eine ganze Reihe von Herausforderungen im Internet der Dinge, wie eingeschränkte Bandbreiten und zu lange Latenzzeiten. Auch der Energieverbrauch sinkt, da die Kommunikation mit dem Rechenzentrum wegfällt und die Daten in den Geräten verbleiben und dort verarbeitet werden.“ Was die konkreten Einsatzszenarien für Machine Learning angeht, sieht das Microsoft-Forscherteam aus den USA und Indien ganz verschiedene Szenarien: von intelligenten Bodenbefeuchtern in der Landwirtschaft bis hin zu Gehirnimplantaten, die Menschen vor epileptischen Anfällen warnen.
Das Microsoft-Research-Team arbeitet auch an Anwendungen, mit denen die Entwicklung von KI-Lösungen für Entwickler vereinfacht wird – vom Sammeln und Aufbereiten von Daten über Trainingsmodelle für Machine Learning bis hin zur Möglichkeit, diese Anwendungen auf beliebigen Geräten auszurollen. Die vereinfachte Nutzung von KI-Technologien ist ein weiterer Schritt auf dem Weg, KI zu demokratisieren und möglichst vielen Menschen weltweit die Teilhabe zu ermöglichen. Lesen Sie dazu auch den Blogpost: Democratizing AI for every person and every organization
„Mittels der Software können wir zum Beispiel Kleidung, Haushaltsgeräte, Autos oder medizinische Geräte mit Intelligenz ausstatten“, erklärt Peter Jaeger, Senior Director Developer Experience and Evangelism (DX), Microsoft Deutschland. „Damit lösen wir eine ganze Reihe von Herausforderungen im Internet der Dinge, wie eingeschränkte Bandbreiten und zu lange Latenzzeiten. Auch der Energieverbrauch sinkt, da die Kommunikation mit dem Rechenzentrum wegfällt und die Daten in den Geräten verbleiben und dort verarbeitet werden.“ Was die konkreten Einsatzszenarien für Machine Learning angeht, sieht das Microsoft-Forscherteam aus den USA und Indien ganz verschiedene Szenarien: von intelligenten Bodenbefeuchtern in der Landwirtschaft bis hin zu Gehirnimplantaten, die Menschen vor epileptischen Anfällen warnen.
Das Microsoft-Research-Team arbeitet auch an Anwendungen, mit denen die Entwicklung von KI-Lösungen für Entwickler vereinfacht wird – vom Sammeln und Aufbereiten von Daten über Trainingsmodelle für Machine Learning bis hin zur Möglichkeit, diese Anwendungen auf beliebigen Geräten auszurollen. Die vereinfachte Nutzung von KI-Technologien ist ein weiterer Schritt auf dem Weg, KI zu demokratisieren und möglichst vielen Menschen weltweit die Teilhabe zu ermöglichen. Lesen Sie dazu auch den Blogpost: Democratizing AI for every person and every organization
