據(jù)外媒報道，神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習可從數(shù)據(jù)中學習，并根據(jù)學習做出決策，代表了機器學習技術的下一個發(fā)展方向?？偛课挥谑サ貋喐纾⊿an Diego）的一家初創(chuàng)公司Kelzal宣布推出“超低功耗和超快感知設備”（Ultra-Low Power and Ultra-Fast Perception Appliances）的新產(chǎn)品線規(guī)劃。目前，Kelzal正參與研發(fā)基于第三代神經(jīng)網(wǎng)絡和視覺傳感器的技術。
Kelzal的人工智能（AI）工程師將攝像頭傳感器與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）集成在一起，實現(xiàn)能夠識別和分類人和車輛等物體的感知解決方案。此類應用與人類的行為類似，而且可提升人工智能行業(yè)的發(fā)展。
但是，在人工智能系統(tǒng)中執(zhí)行此類應用需要高功耗且價格高昂的圖形處理器（GPU）。Kelzal表示其正在為具備第三代神經(jīng)網(wǎng)絡、且基于事件的視覺設備提供低功耗感知功能，以適用于移動機器人和監(jiān)控等應用。
市場上用于自動駕駛汽車的人工智能模型不止一種，經(jīng)過特別設計的深度學習模型可以用于路燈，識別行人，如此一來，當汽車在該路上行駛時，可通知路上其他人。谷歌研發(fā)的Waze就是此類AI模型，可通知使用同一條道路的其他人。
Kelzal表示其新技術超快感知設備（Ultra-FAST Perception Appliance），可在幾毫秒內(nèi)識別和分類物體，速度之快足以探測和跟蹤高速子彈，是實現(xiàn)自動駕駛汽車和機器人的理想選擇。此外，其超低功耗感知設備（Ultra-Low Power Perception Appliance）可依靠一個電池快速、準確地運行，適用于監(jiān)控、自動零售和分析行業(yè)。
(責編：李碩)
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