薩斯喀徹溫大學(xué)(USask)的一種新的人工智能計(jì)算機(jī) 模型有望使“智能”應(yīng)用程序(如亞馬遜，蘋果和Google的虛擬助手)更安全，更快和更節(jié)能。

面部識別，天氣預(yù)報(bào)，虛擬助手和語言翻譯等“智能”服務(wù)依賴于稱為“深度學(xué)習(xí)”的人工智能(AI)技術(shù)來預(yù)測用戶模式。

但是這些AI流程通常需要太多的存儲(chǔ)空間才能在移動(dòng)設(shè)備上本地運(yùn)行，因此數(shù)據(jù)通過Internet發(fā)送到外部服務(wù)器，這需要大量的電源，會(huì)耗盡手機(jī)電池的電量，并可能增加用戶的隱私風(fēng)險(xiǎn)。

“我的方法在較小的“塊”中分解了AI的計(jì)算過程，這有助于在電話上本地運(yùn)行“智能”應(yīng)用程序，而不是依賴外部服務(wù)器，同時(shí)降低了功耗，”美國電子與計(jì)算機(jī)公司的張浩說。工程博士后。

“這項(xiàng)研究可能會(huì)導(dǎo)致不同的方式來設(shè)計(jì)的應(yīng)用程序和操作系統(tǒng)為我們的數(shù)字設(shè)備，如平板電腦，手機(jī)和電腦。”

Zhang進(jìn)行了精確的仿真，將他的AI模型與當(dāng)前電話系統(tǒng)上使用的AI模型進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)他的AI模型可以比當(dāng)前市場上的設(shè)備更有效地同時(shí)運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用。他的模型執(zhí)行速度提高了20%(在某些情況下是兩倍)，并顯示電池壽命可以延長一倍。結(jié)果發(fā)表在《IEEE Transactions on Computers》雜志上。

Zhang發(fā)現(xiàn)AI流程可以使用長度可變的較小四位序列有效地處理數(shù)據(jù)，因此他使用這些較短的“位塊”構(gòu)建了模型。當(dāng)前設(shè)備使用固定的32位序列來更精確地處理數(shù)據(jù)。結(jié)果，電話或計(jì)算機(jī)不那么快，并且需要更多的存儲(chǔ)空間來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

USask電氣和計(jì)算機(jī)工程學(xué)教授，Zhang的主管Seok-Bum Ko說：“處理數(shù)據(jù)并不總是需要大的位序列。” “縮短序列可用于節(jié)省功率并提高速度性能，但仍可以保證應(yīng)用程序正常運(yùn)行。”

盡管結(jié)果令人鼓舞，但Zhang和Ko正在努力將其AI模型與大型計(jì)算機(jī)和電話系統(tǒng)集成，并測試該模型在現(xiàn)實(shí)世界中的處理器中將如何工作。

Ko說：“如果我們的研究進(jìn)展順利，我們可能會(huì)在三到四年內(nèi)將模型與應(yīng)用程序和系統(tǒng)集成在一起。”

由聯(lián)邦機(jī)構(gòu)NSERC資助研究的Zhang認(rèn)為，USask是攻讀博士學(xué)位的合適之地。學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的學(xué)位。作為城市大學(xué)的碩士生，他在Koa的監(jiān)督下在USask進(jìn)行交流實(shí)習(xí)期間經(jīng)歷了改變?nèi)松慕?jīng)歷。

他說：“兩所大學(xué)之間有著良好的研究合作關(guān)系，在這里的實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)非常好。” “我們在USask擁有良好的研究設(shè)備，可以支持我進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)并研究許多研究主題，尤其是深度學(xué)習(xí)。”