作者：Arm 高等首席工程师 Ed Miller本文援用地点：人工智能 (AI) 利用正从前所未见的速率连续增加。有察看家以为 AI 能够处理局部以后人类所面对的严格挑衅。但是，当初却很少有开辟者晓得怎样将 AI 利用在可连续开展上。为了弥合技巧差距并支撑可连续开展目的，Arm 与 FruitPunch AI 独特援助了“AI for Bears 挑衅”。FruitPunch AI 教诲各人怎样利用 AI 来处理结合国 17 项可连续开展目的中的现实挑衅。由来自寰球各地的学生与专家构成 15 到 50 名工程师的团队，在十周内动手处理相干方面对的数据成绩。招募实现后，团队成员将加入一系列专业培训课程，包含高等研习课程、研讨、试验、实作与结果展现。为何会抉择熊？我除了担负 Arm 软件工程师之外，也在由我独特创建的非营利构造 BearID 名目中担负意愿者。咱们为相机圈套数据开辟 AI 利用，以非侵入性的方法监测熊与别的野活泼物。熊的主要性在于它们被视为“伞护种”，它们散布范畴辽阔，维护它们的同时，也有助于维护与它们共享栖身地的很多物种。它们面对着从栖身地散失到气象变迁等诸多维护成绩，BearID 名目的目的是在多个维护区处理结合国可连续开展目的中的第 15 项海洋生态体系成绩。对 BearID 名目的维护迷信家 Melanie Clapham 博士等研讨职员来说，其面对的重要挑衅之一是处置大批的影像与视频数据。相机圈套收集虽能以无效、不打搅熊类运动的方法停止监测，却会以致数千小时的人工剖析。并且由于所在偏僻、数据收集与剖析进程繁复，每每会招致数月、乃至数年都难以获得任何有意思的结果。只管 BearID 名目中的 AI 利用有助于减速剖析，但近乎及时的处理计划将可能供给更实在可行的数据。比方，与咱们独特构造挑衅运动的非营利构造 Hack the Planet 正动手研发一套熊只的吓阻体系，以增加在罗马尼亚产生的人熊抵触。为了实现此目的，咱们须要边沿侧 AI。AI for Bears 挑衅这恰是 Arm、FruitPunch AI 与 AI for Bears 挑衅运动可施展感化之处。经由过程 Hack the Planet 与 BearID 名目收集到的数据集，此挑衅运动重要有两年夜目的：为熊只吓阻体系打造一个高效力的分类模子在“智能相机”装备上打造模子以侦测并辨认熊只合计 19 位 AI for Good 工程师分为下列四组，在超越十周时光，任务了 1,500 个小时以上：熊只分类熊脸侦测与区隔熊只辨认边沿侧呆板进修 (ML) 管线影响除了 AI for Bears 挑衅运动的技巧成果，我更想聚焦在有意思的后续影响上。假如你对挑衅运动的结果感兴致，能够浏览《AI 对熊类生态维护的须要性》这篇文章 [1] ，它总结了四组团队的终极讲演。本文，我将聚焦在进修心得与影响上。进修心得此次挑衅让 19 位参加者参加了为期十周的运动，深刻摸索天然维护、人类与野活泼物的抵触、AI 开辟流程与团队配合。熊只分类小组的 Davide Coppola 表现： “此次运动中一个主要进修是团队配合让幻想成真。每团体都有差别范例的专业，当世人为了独特目的配合，就能够在极短时光内成绩不凡结果。”挑衅运动进程中，各团队导入多项新东西。比方，边沿装备 ML 管线团队能够拜访 Arm 虚构硬件 (Arm Virtual Hardware)。该团队的 Gaspard Bos 指出， 虚构的 NXP i.MX93 开辟平台让咱们得以在虚构的 i.MX93 装备上率先测试熊只检测与辨认流程的局部功效，并更熟习这个平台 。因为团队应用虚构方法，固然仅有一位成员能直接拜访实体装备，Arm 虚构硬件让这支团队在不开辟板可用的情形下，也能连续开辟利用。挑衅运动停止时期，有人曾提出盼望 BearID 名目分享更少数据。Clapham 博士与加拿年夜英属哥伦比亚的第一平易近族 (First Nations) 构造亲密配合。他们一同网络由该构造代表的七位原居民治理的海洋数据。BearID 名目只会在严厉守则的治理下共享这些数据。Gaspard 从 AI 伦理角度总结： “我很观赏研讨职员对这片地皮原始保卫者的尊敬，以及他们在熊尽管理方面的参加。他们的参加跟威望性，对数据分享的实际有深远影响。一开端这可能会闪开发者觉得庞杂，但也会迫使咱们从新思考咱们正在处置的数据，以及怎样以更专业的立场看待这些数据。”熊只侦测与区隔及熊只辨认团队的 Arthur Caillau，底本的专业就是 AI 偏向，他对熊脸侦测与区隔以及熊只辨认做出了奉献。他表现： “名目时期我为了强化熊脸的辨识，重温了我的器量进修常识。应用科技与工程专业来应答维护任务的挑衅，让我受益无穷。”对野活泼物的影响对维护野活泼物（特殊是熊群）发生正向的影响是此次运动的要害目的。之前 FruitPunch AI 也曾在这个范畴做出奉献。FruitPunch AI 首席技巧官 Sako Arts 表现： “此次配合让咱们得以应用咱们的社区以及之前植物从新辨认挑衅运动获得的教训，辅助处理熊群成绩，并为这些可贵的植物维护任务奉献心力，让咱们觉得相称惊喜。”FruitPunch AI 在针对挑衅运动结果的文章中提到，局部 AI 模子曾经可能精良运作。只管并非全部的模子都已针对在低功耗边沿装备上运转停止了优化，Hack the Planet 已打算实地测试此中一个熊只分类器模子。这将是他们在罗马尼亚停止的第二代熊只吓阻体系的一局部。对实当初装备上供给近乎及时的监控处理计划，此次的挑衅运动能够说跨出了一步。边沿装备 ML 管线团队应用 NXP i.MX93 开辟平台，展现了分类、侦测与区隔。经由过程应用 Arm Ethos-U65 NPU，团队展示了比基于 CPU 的推理快 5 到 19 倍的履行速率，且年夜幅下降了每次推理的功耗。下一步则是整合这些模子，让它们成为软件界说相机蓝图中智能野活泼物相机的参考用例，也就是开源且云原生的参考栈。除了技巧上的影响，另有立场上的转变。比方，当被问及这项挑衅运动怎样转变参加者对野活泼物的见解时，Davide 答复： “人类与熊只抵触的成绩比我想像的重大，而绝对简略的处理计划实在就能为对峙的两边带来正面影响。” 别的参加者则指出他们当初更能懂得熊在咱们所处的天下中所表演的脚色，以及咱们的决议将会怎样影响到它们。对团体的影响一些参加者不只学到了技巧、对野活泼物的懂得跟取得团体成绩感，他们还找到了本人的任务。Davide 表现， 这项挑衅运动让他无机会在一样平常任务以外，应用专业技巧为公益奇迹奉献力气。他盼望这个名目，或别的相似的名目，终极能够让他专职投入于 AI for Good。 Arthur 则曾经朝这个偏向尽力，他表现： “这项挑衅运动动摇了我投身维护任务的信心。” 在挑衅运动时期，Gaspard 开端担负多家企业与银行的 AI 参谋。他弥补说： “只管这是我做过最具贸易颜色的任务，我依然受其影响力驱动，该名目能促使我鼓励共事与客户独特为更年夜的公益目的做出奉献。”不仅加入挑衅运动的开辟团队有所播种。恩智浦半导体 (NXP) 体系翻新部分主管 Brian de Bart 表现： “AI for Bears 名目是咱们为公益奇迹奉献微处置器与 AI 技巧的绝佳机遇。NXP 的工程师得以跟一群经心投入的 AI 喜好者们配合，独特开辟田野熊只辨认处理计划。团队经由过程在 i.MX93 上安排开辟实现的 AI 模子，充足展示了 i.MX93 处理计划在边沿侧装备上实现熊只及时分类与辨认的无效性。”论断援助 AI for Bears 挑衅运动是 Arm 与其配合搭档弥合 AI 开辟者之间技巧差距，同时先容 Arm 技巧，并推进可连续开展目的的绝佳方法。参加者不只进修到最新的 AI 技巧，并开展出对天然界更深入的意识。咱们能够联袂为人们与地球推进正向转变，实现可连续开展，并推进结合国寰球可连续开展目的的过程。 申明：新浪网独家稿件，未经受权制止转载。 -->