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Microsoft fez um sistema de IA rodar diretamente num Raspberry Pi

Time de Aprendizado de Máquina da Microsoft está desenvolvendo formas de miniaturizar IAs e sistemas especialistas de forma que dispositivos de IoT processem tudo in loco e não dependam da nuvem; prova de conceito foi enfiar um sistema num Raspberry Pi 3 que identifica esquilos invadindo um quintal.

7 anos atrás

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O que dá para fazer com um Raspberry Pi? O diminuto computador foi uma vingança da Rapsberry Pi Foundation contra os hobbystas dos microcontroladores, os que reviveram a chama dos micreiros e seus experimentos de microeletrônica com o Arduino e similares (a propósito, estão lendo nossa série?) apresentando um produto completo, que um leigo pode operar e desenvolver uma série de projetos interessantes sem nem precisar colocar a mão no código.

Ele tem tudo o que um PC precisa para funcionar e o modelo mais recente e potente, o Raspberry Pi 3 conta com 1 GB de RAM, processador quad-core de 1,2 GHz; Bluetooth 4.2, BLE, Wi-Fi e saída para acessórios por irrisórios US$ 35, fora o frete. A infinidade de acessórios disponíveis é enorme, e você pode desde transformá-lo em uma máquina de emulação suprema a um competente set-top box e servidor de torrents, ou utilizá-lo para projetos mais interessantes como astrofotografia, por exemplo. As possibilidades são inúmeras.

Mas o que acontece quando um desses cai na mão de profissionais que realmente entendem de hardware e otimização, como por exemplo… a Microsoft? Ofer Dekel é o líder do time de Aprendizado de Máquina e Otimização de Redmond e possui uma missão: viabilizar a Internet das Coisas com dispositivos que não dependam da nuvem. Hoje o processamento pesado dos dispositivos conectados não ocorre localmente, ele é passado para a internet e os servidores cuidam de todo o serviço bruto. Sua lâmpada inteligente, fechadura esperta, drone ou trator automatizado é um terminal burro, ele só coleta os dados.

A Microsoft quer mudar isso, tornando cada dispositivo conectado da IoT capaz de processar os dados localmente. Como? Miniaturizando ainda mais os microcontroladores e escrevendo algoritmos precisos para eles de modo que o hardware permaneça compacto e capaz.

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Equipe de Aprendizado de Máquina e Otimização da Microsoft. Da esq. para a dir.: Ajay Manchepalli, Rob DeLine, Lisa Ong, Chuck Jacobs, Ofer Dekel, Saleema Amershi, Shuayb Zarar, Chris Lovett e Byron Changuion

O Raspberry Pi entrou nessa história por ser um hardware potente para o seu tamanho, mas como ele se sairia rodando um sistema de IA localmente? Ofer Dekel apresentou um problema que ele tinha em seu quintal, frequentemente “visitado” por esquilos, que estavam roubando bulbos de flores e sementes deixadas para os passarinhos. Seu time treinou uma rede neural de modo que o modelo de visão computacional fosse capaz de identificar esquilos em seu campo de visão.

O programa foi então instalado num Raspberry Pi 3, que junto a um conjunto específico ligado ao sistema de irrigação do jardim que quando este identifica um roedor indesejado, dispara o sistema de sprinklers para afugentá-lo. Note, sem conexão externa à internet. O algoritmo roda diretamente no Pi 3, que se encarrega de carregar o sistema, reconhecer os elementos em seu campo de visão e disparar a ação.

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Microcontroladores minúsculos permitirão que dispositivos de IoT no futuro possam processar sozinhos sistemas de IA e aprendizado de máquina, sem depender da nuvem para isso

O objetivo do time de Dekel é otimizar os sistemas especialistas de modo que eles rodem em qualquer tipo de hardware, mesmo os mais limitados e permitam que novas funções sejam adicionadas a dispositivos de IoT, ao mesmo tempo em que remover o processamento na nuvem da equação vai permitir que eles sejam autônomos e resolvam situações específicas sem dependerem de uma conexão na internet para isso. A nuvem seria apenas uma redundância e principalmente seria usada para fins de armazenamento dos dados já processados pelos equipamentos.

Uma das metas é conseguir enfiar um sistema de IA num Cortex M0, processador da ARM e o menor já desenvolvido, com uma área de apenas 0,007 mm² e para isso, o sistema incluso no Raspberry Pi 3 terá que ser 10 mil vezes mais otimizado. E a Microsoft acredita que irá conseguir; aguardemos.

Fonte: Microsoft.

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