TensorFlow Lite for iOS (Coding TensorFlow)
Новые инструменты искусственного интеллекта iPhone X преобразуют телефоны в течение следующих 10 лет, приняв A.I. из облака и взяв всю мощь машинного обучения в автономном режиме.
CoreML, новая платформа, включенная в обновление программного обеспечения iOS 11, выпущенное в сентябре, позволяет разработчикам получить доступ к встроенному в телефон процессору для функций машинного обучения вместо того, чтобы отправлять данные обратно на сервер для анализа. Это позволяет приложениям предоставлять ответы в одно мгновение, по словам одного из первых разработчиков, которые воспользовались предложениями Apple.
«Не в сети А.И. Я думаю, что это будет новым модным словом в следующем десятилетии », - говорит Borui Wang, генеральный директор Polarr и разработчик приложения Album Plus. обратный, «Это будет почти так же важно, как« облачные вычисления »».
Album Plus - это бесплатное приложение для iPhone, которое использует функциональность CoreML для интеллектуальной сортировки и редактирования фотографий пользователя.
Такие компании, как Google и Amazon, используют облачный подход к своим предложениям в области искусственного интеллекта. Идея состоит в том, что устройства будут отправлять данные на сервер где-нибудь для анализа, предоставляя такие советы, как отвечать на электронную почту или какая погода на улице. Apple, с программным обеспечением, разработанным для использования своих высокопроизводительных мобильных процессоров, хочет решить эти проблемы без передачи данных через Интернет.
«Это совсем другое предложение от всех других компаний, и я думаю, что люди должны знать об этом», - говорит Ван.
CoreML, представленный на ежегодной июньской конференции разработчиков в этом году, основан на графических инструментах Apple Metal и применяет его для более широкого круга задач. Apple использует графические процессоры в iPhone 6 и выше для предоставления этих инструментов машинного обучения. Это не первая компания, которая реорганизовала чипы таким образом: Nvidia начала разработку компьютеров для автономных автомобилей, основанных на своем опыте в этой области.
«CoreML позволяет разработчикам внедрять технологии машинного обучения в свои приложения со всей обработкой, выполняемой прямо на устройстве, поэтому он уважает данные и конфиденциальность наших клиентов», - сказал генеральный директор Тим Кук инвесторам во время звонка компании в августе.
Результаты впечатляют. Тесты Inception V3 показывают, что iPhone 7, работающий на CoreML, распознает в шесть раз больше изображений в минуту, чем Google Pixel и Samsung Galaxy S8. С iPhone 8 и iPhone X CoreML должен работать еще быстрее благодаря чипу A11 Bionic, который специально разработан для задач машинного обучения.
Ряд разработчиков уже используют CoreML для работы в своих приложениях. Pinterest использует его для визуального поиска, а PadMapper анализирует фотографии, чтобы помочь пользователям сдать свой дом в аренду.VisualDX может помочь врачам с помощью камеры для определения состояния кожи.
Альбом Плюс предназначен для организации коллекции фотографий пользователя. Он может автоматически улучшать и редактировать фотографии, идентифицировать людей, классифицировать квитанции, ранжировать похожие фотографии на основе эстетики и многое другое. Все это делается в автономном режиме, используя инструменты Apple, чтобы убедиться, что данные не покидают устройство.
Поларр считает, что в автономном режиме А.И. будет большая часть предстоящих лет:
Никто не хочет загружать свои фотографии на сервер, который может утечь их поведенческие паттерны рекламным компаниям, но большинству людей все еще нужны вычислительные услуги, предоставляемые облаком, такие как классификация изображений и поисковые классификации. Решение? Переместите А.И. услуги в автономном режиме для пользовательских устройств.
Подход Apple имеет преимущество для разработчиков, таких как Ван, у которых есть только несколько моделей телефонов, о которых нужно беспокоиться, для охвата аудитории около 15 процентов пользователей смартфонов по всему миру. Android, где разработчики имеют гораздо больше компонентов и настроек для беспокойства, усложняет задачу обеспечения бесперебойной работы в автономном режиме A.I. Программы.
«Как разработчик, очень трудно понять, как применить вашу модель к 1000 телефонам», - говорит Ван.
Автономные решения также означают, что пользователям не нужно подключение к Интернету для получения умных ответов на запросы, а разработчикам не нужно поддерживать сервер для предоставления ответов. Это ранние времена, но CoreML может показать другой путь продвижения к более интеллектуальным устройствам.
«Я действительно верю в это», - говорит Ван. «Не в сети А.И. определенно станет следующей большой вещью в мобильной разработке ».
Проницаемый бетон - это плавящее будущее будущее подъездных путей и стоянок
В прошлом году установка бетонной дороги стала главным зрелищем в Виктории, Канада. «Это было очень важно», - сказал Рон Мануэль, владелец проезжей части в прибрежной столице провинции Британская Колумбия. Около 20 местных подрядчиков пришли посмотреть. "Они заблокировали всю улицу ...
Носимое будущее телефонов космической медицины для тебя
Если вы заболели здесь, на Земле, есть довольно стандартный набор вещей, которые вы делаете для постановки диагноза. Вы можете сдать немного крови, сесть в МРТ, пописать в чашку или получить горло. Тогда с вами в аптеку по рецепту, который ускорит процесс выздоровления или немного ослабит симптомы ...
Какое будущее у правоохранительных органов? Российский стартап под названием NTechLab думает, что это инструменты распознавания лиц.
NTechLab, компания, которая победила Google на конкурсе программного обеспечения по распознаванию лиц, надеется, что правоохранительные органы обратятся к нему за улучшенными методами наблюдения.