This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

מדעני מחשבים פיתחו מחשבים זעירים במטרה ליצור חיישנים חכמים וזעירים יותר עבור מכשירי האינטרנט של הדברים וציוד רפואי – חיישנים שמסוגלים לבצע יותר בעזרת פחות אנרגיה. הם השתמשו בטכנולוגיות למידה עמוקה (deep learning) לתגבור היכולות בתחום זיהוי פנים וזיהוי קול.

רבים מהחיישנים – מיקרופונים, מצלמות ועוד – המהווים את העינים והאוזנים של המכשירים החכמים, נמצאים במצב פעולה באופן מתמיד, ולעיתים קרובות משדרים נתונים אישיים אל הענן כיוון שאינם מסוגלים לנתח אותם בכוחות עצמם.

דייויד בלאו ודניס סילבסטר, מדעני מחשב עמיתי IEEE באוניברסיטת מישיגן בארה"ב פיתחו מחשבי "micromote". באמצעות חיישני המחשוב הזעירים והיעילים מבחינה אנרגטית ניתן לבצע אנליטיקה בחיישן עצמו, והמפתחים מקווים שהמכשירים האלה יהיו גם בטוחים יותר.

המחשבים הזעירים משתמשים רק בכמה ננו-וואט של כוח על מנת לבצע משימות כגון הבחנה בין קול שמל מכונית חולפת ומדידת רמות אור וטמפרטורה. הם הציגו בכנס מכשיר רדיו קומפקטי שמסוגל לשלוח נתונים מהמחשבים הזעירים למקלטים במרחק 20 מטר.

הם תיארו את עבודתם בשיתוף יצרנית המוליכים למחצה הטיוואנית TSMC בהטמעת זכרון פלאש בתוך המכשירים, וכן פרויקט שנועד לשלב בהם חומר יעודית בצריכת אנרגיה נמוכה לצורך הרצת אלגוריתמים של בינה מלאכותית הנקראים רשתות נוירוניות עמוקות.

על פי אתר IEEE, הקבוצה עבדה עם חברת TSMC על שילוב זכרון הפלאש כיוון שהמחשבים הזעירים זקוקים ליותר זכרון כדי לבצע תיעוד וידאו וקול. כעת הם מסוגלים ליצור מחשבים זעירים בעלי אחסון של 1 מגהבייט.

מחשב זעיר נוסף שהציגו בכנס כולל מעבד למידה עמוקה שמסוגל לפעול כרשת נוירונים תוך ניצול של 288 מיקרו-וואט בלבד. רשתות נוירונים הן אלגוריתמים של בינה מלאכותית שמבצעים היטב משימות בתחום זיהוי פנים וזיהוי קול.

משימות אלה דורשות בדרך כלל מאגרי זכרון גדולים ועוצמת מעבד גבוהה. החוקרים הורידו את דרישות הכוח על ידי כך שתכננו מחדש את ארכיטקטורת השבב. הרעיון הוא להביא את רשתות הנוירונים לתחום האינטרנט של הדברים (IoT). "רבות ממצלמות מעקב התנועה שמצלמות ענפים נעים ברוח – אינן יעילות", אומר בלאו. מצלמות אבטחה ומכשירים מחוברים אחרים אינם חכמים מספיק כדי להבחין בין פורץ לבין עץ, וכך מתבזבזת אנרגיה רבה על משלוח סרטים לא רלבנטים לענן לצורך ניתוח. מעבדי למידה עמוקה הנמצאים בחיישנים יוכלו להביא להחלטות טובות יותר, בתנאי שלא ישתמשו בכוח רב מידי.

קבוצת החוקרים מקווה כי מעבדי הלמידה העמוקה יוכלו להיות משולבים במכשירים מחוברים רבים אחרים, לאו דוקא בתחום האבטחה. למשל, מערכת שתוכל להחליט לכבות את מיזוג האוויר אם "תראה" שאנשים רבים מתחילים ללבוש מעילים.

החוקרים מקווים שהם יהיו מוכנים לשוק תוך מספר שנים., בלאו וסילבסטר טוענים כי הסטארט-אפ שלהם, CubeWorks, עוסק כרגע בהכנת האבטיפוס למכשירים ולומד את השוק. החברה הוקמה ללא כל פרסום בשלהי 2013. באוקטובר האחרון הודיעה אינטל קפיטל כי היא משקיעה בחברה זו סכום שלא נמסרו פרטים אודותיו