邊緣計算的進(jìn)步以及越來越強大的芯片可能使得人工智能（AI）在沒有廣域網(wǎng)（WAN）的前提下運行，滑鐵盧大學(xué)開發(fā)的技術(shù)為人工智能突破互聯(lián)網(wǎng)和云計算鋪平了道路。利用該技術(shù)生產(chǎn)的新型深度學(xué)習(xí)AI軟件非常緊湊，足以適用于從智能手機到工業(yè)機器人等各種應(yīng)用的移動芯片。

在滑鐵盧大學(xué)開展一個項目的研究人員表示，他們可以讓人工智能夠適應(yīng)計算和存儲被移除的情況。事實上，如果他們能做到這一點，這將使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不受互聯(lián)網(wǎng)和云的影響，其優(yōu)點是隱私性更好、數(shù)據(jù)發(fā)送的成本更低、可移植性更強，而且能夠在地理偏遠(yuǎn)且網(wǎng)絡(luò)狀況不好的地區(qū)使用人工智能應(yīng)用程序。

科研人員表示他們可以教AI來學(xué)習(xí)并且不用耗費大量的資源，該研究機構(gòu)表示通過復(fù)制自然并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)置于虛擬環(huán)境中來實現(xiàn)這一目標(biāo)。然后他們將嘗試逐步地、反復(fù)地削減資源。

該技術(shù)的發(fā)明者滑鐵盧大學(xué)系統(tǒng)設(shè)計工程教授Alexander Wong表示：“我們認(rèn)為這具有很大的潛力，隨著業(yè)界正在努力以運營的形式獲得深度學(xué)習(xí)AI，這有望成為多個領(lǐng)域的推動者。”

深度學(xué)習(xí)AI通過適應(yīng)和改變自己來響應(yīng)，以便每次計算能力和記憶被拿走時保持功能。無論何時，只要計算能力或記憶能從實驗室AI中刪除，它就會變得更小，從而能夠在這些環(huán)境中生存下去。

科研人員表示，將深度學(xué)習(xí)引擎裝配到一個用于機器人、智能手機或無人機的芯片上，這種技術(shù)可以解決連接性重量的問題。

滑鐵盧大學(xué)開發(fā)的新技術(shù)并不是業(yè)界首個試圖將人工智能邊緣化的技術(shù)，今年Intel也推出了Movidus神經(jīng)計算棒。這種技術(shù)突破不需要連接到云、即插即用的神經(jīng)計算設(shè)備，然后在沒有互聯(lián)網(wǎng)需求的情況下在邊緣部署神經(jīng)視覺網(wǎng)絡(luò)。

Movidius在谷歌即將發(fā)布的基于樹莓派的AIY視覺套件中得到應(yīng)用，該套件是一款基于Pi的相機制造的神經(jīng)視覺處理器，售價不到50美元。Google TensorFlow軟件可以識別常見的物體，臉部和動物。Movidius的視覺處理現(xiàn)在也可以在安全攝像機，無人機和工業(yè)機器中找到。