DeepRacer: la petite voiture-jouet programmable d'Amazon pour vous intéresser à l'IA? -Code Promo Amazon -46 % Réduction





Zéro

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Andy Jassy, ​​directeur général d'Amazon AWS, à propos de: Inventing 2018 à Las Vegas (Image: Amazon.com Inc.)

Dans l’histoire de l’humanité, aucune technologie n’est parvenue à devenir omniprésente sans avoir au préalable capturé le cœur du public. Pendant plus d’un siècle, même en l’absence de travail prototype sur une "pensée", l’idée d’un mécanicien de l’intelligence retenait un degré variable de contrôle sur l’imagination du public.

Il y a cinquante ans, Douglas C. Engelbart avait réalisé la première démonstration en direct d'un ordinateur en état de fonctionnement dont la base de données était exploitée par un pointeur de souris. Cela n’excite pas l’imagination ni ne séduit le cœur pour une seule raison: les très rares dans le grand public ont été autorisés à voir la démo, voire à en connaître l’existence jusqu’à une date récente.

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Lors de sa dernière conférence re: Inventing en novembre, le PDG d’Amazon AWS, Andy Jassy, ​​a présenté aux participants DeepRacer, un processeur monté sur un processeur et basé sur le processeur Intel Atom, d’une taille de 1/18, anciennement contrôlée par radio, avec Connectivité Fi pour le cloud AWS. C’est une révélation que tout le monde peut voir d’eux-mêmes, mais pour que DeepRacer capture le cœur du public, il se peut qu’il doive d’abord mendier pour son indulgence.

"C’est formidable d’apprendre des choses, mais pouvons-nous offrir ces choses pour donner aux gens une expérience pratique?" Dit la ville de iaşi. "Parce que la meilleure façon d'apprendre est d'essayer vraiment … Que pouvons-nous faire pour permettre aux utilisateurs d'acquérir une expérience pratique? Nous avons beaucoup réfléchi à ce sujet."

Neurones sur roues

DeepRacer est un appareil visiblement destiné à amener les consommateurs directement impliqués dans l'apprentissage de la machine à inciter les participants, et pas seulement les témoins, à faire preuve d'intelligence artificielle.

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Le modèle commercial d'Amazon a toujours fourni aux personnes un périphérique physique avec lequel utiliser ses services. Ce fut le cas avec le Kindle, plus tard avec Fire, puis avec Echo, l’année dernière, avec DeepLens et, plus récemment, bien que de manière limitée, à une échelle expérimentale – avec DeepRacer. C'est une voiture autonome à l'échelle 1/18 qu'Amazon propose en pré-commande exclusivement pour 249 $, dont la direction provient d'une connexion sans fil avec les services de cloud AWS. La livraison des entrepôts devrait commencer le 19 mars.

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(Image: Amazon.com Inc.)

DeepRacer peut être formé sur un circuit virtuel virtuel, où une simulation de la forme de la voiture peut être formée à l’apprentissage du renforcement technique, guidé par la plate-forme existante d’AW pour l'IA, appelée SageMaker. Dans cet environnement virtuel, la simulation de l'intelligence peut sans crainte de se tromper dans la façon de se guider dans les pistes de course. Une fois bien formé (apparemment à la discrétion du propriétaire de la voiture), le programme peut être transféré à la physique de la voiture, où il peut appliquer ses leçons à un cours conforme aux spécifications du cours virtuel sur lequel il a été formé. un parcours simple, légèrement incurvé, ovale pour le moment.

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Le nuage peut-il être le "cerveau"?

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(Image: Amazon.com Inc.)

Techniquement parlant, ce DeepRacer n’est pas une voiture à intelligence artificielle. Pour être précis à ce sujet, "l'intelligence" qui anime la voiture est sur le cloud AWS. Là, le système DeepRacer découvre l’environnement de la voiture et lui envoie des instructions d’utilisation sur la liaison sans fil de la voiture. Qu'est-ce que la caméra fait d'une voiture autonome, mais dans un sens, pas d'une voiture d'IA.

Si vous vous demandez quelle est la différence, vous pouvez peut-être poser la question de l'année. DeepRacer met au premier plan la question de savoir si la décision de l'élément de choisir un futur véhicule autonome qui appartient réellement au véhicule lui-même. Autrement dit, la capacité théorique du cloud computing à processeur, associée aux autres technologies, tout aussi théorique à la capacité de connectivité 5G, serait-elle plus rapide qu'un PROCESSOR à double cœur avec mémoire flash et lecteur SSD? Peut-être que Amazon est sur quelque chose.

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Mike Miller, directeur principal AWS pour les périphériques IA (Image: Amazon.com Inc.)

"Après beaucoup de brainstorming, nous avons décidé de ne pas construire un centre de calcul à l'échelle, et avec l'aide de [SageMaker] RL pour gérer le refroidissement ", a déclaré Mike Miller, directeur principal AWS pour les périphériques d'intelligence artificielle, lors d'une session re: Inventory le mois dernier, sans aucune authenticité de ce moment particulier." Mais pour être honnête, cela aurait été plutôt cool. "

Le modèle de consommation

Au lieu d’un micro-centre de données sur roues, DeepRacer est en réalité un type de véhicule très différent: un véhicule de livraison destiné aux services Amazon et Intel.

Les réseaux de neurones sont de très gros consommateurs de données. Oui, le stockage n’est pas cher de nos jours, mais monter une baie RAID de plusieurs téraoctets sur votre voiture miniature n’est peut-être pas une option pratique. La voiture DeepRacer ne dispose que de 32 Go de stockage interne et de 4 Go de RAM, ce qui n’est pas suffisant pour gérer la taille colossale d’un réseau de neurones à convolution (oui, c’est un CNN) pour examiner les données vidéo du contenu en temps réel.

La formation DeepRacer est un processus qui nécessite d’avoir au moins un intérêt, s’il ne s’agit pas d’un développement logiciel personnel. C'est là qu'Amazon a la possibilité de s'inscrire dans les rangs des gros consommateurs de données et de services AWS.

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Il existe de nombreux services liés à DeepRacer avec lesquels, si vous vous impliquez pour quelque mesure que ce soit, vous vous familiariserez de plus en plus:

Amazon SageMaker RL: Système de modélisation AWS, spécialement conçu pour l'apprentissage par renforcement. Un modèle de formation utilisant RL n'a pas une idée de départ de ce qui est "juste" ou "faux" à propos de tout ce qu'il tente, mais il apprend à travers un système de points qui récompensent les bons comportements. La plupart des arbres décisionnels de l'IA à travers l'histoire ont impliqué un certain type de valeur diététique. Pour RL, les termes de ce schéma sont découverts en cours de route par essais et erreurs, par opposition à un schéma plus classique, tel qu'un algorithme de déplacement de jeu d'échecs où les règles sont connues à l'avance et les mouvements futurs potentiels sont calculés à l'avance. Cela rend RL plus propice à une course bien sûr, où les règles peuvent sembler assez simples (par exemple, "Rester entre les lignes blanches"), mais les méthodes pour les suivre peuvent être différentes. Ces différences peuvent suggérer l’idée d’une légitimité de la stratégie, du moins théoriquement, si le modèle RL évolue sur ce point.AWS RoboMaker: Environnement de simulation conçu pour les applications robotiques, pouvant être appliqué à tout type d'appareil autonome programmé dans un mode similaire. Révélé officiellement lors de la dernière réunion: Inventing Conference, il s’agit d’un environnement virtuel servant de staging pour Operating System Robot (ROS), un projet open source destiné à développer une plate-forme commune pour les ingénieurs des modèles de comportement de Robotics. RoboMaker dispose également d’un environnement graphique 3D permettant au développeur d’imaginer la situation, ou le «monde», dans lequel l’appareil fonctionne. Pour DeepRacer, SageMaker RL (le "raisonnement système", si vous préférez) fournit des instructions d'utilisation sous une forme que RoboMaker peut digérer (le "moteur" du système) et les mettre en oeuvre. L’environnement RoboMaker est préprogrammé avec de la physique capable de restituer un fac-similé de DeepRacer sur une piste de course virtuelle, ainsi que des cours de physique pouvant jouer un rôle dans la physique, les performances automobiles (par exemple, si le cours est béton ou laine (tapis).Berkeley Caffe, Apache MXNet et / ou TensorFlow: Ce sont des cadres de machine d'apprentissage open source, avec lesquels un développeur produit le modèle de ce qui est appris dans le système. Chaque image inclut un calcul de moteur haute performance, nécessaire au retrait de la récompense, du potentiel de prix du titre en temps réel ou quasi-réel. Boîte à outils Intel Open Visual Inference et Optimisation du réseau neuronal (OpenVINO): Développé par Intel et annoncé en mai dernier, son objectif est d’absorber les données déjà collectées par les modèles de réseau neuronal open source et de tirer parti des fonctionnalités intentionnellement intégrées au processeur de microarchitecture d’Intel pour tirer des observations de ces données. OpenVINO inclut une interprétation open source de l’un des composants principaux de l’IA: un moteur d’inférence. Dans sa forme la plus simple, il s'agit d'un logiciel conçu pour tirer des conclusions sur les données qu'il voit. La notion qu'un tel programme peut produire un effet de sortie, plutôt que de simplement assimiler ces faits à des intrants, est la marque de fabrique de l'IA. Intel (très habilement) a conçu OpenVINO de manière à ce que les modèles de formation produits sur les trois cadres susmentionnés soient optimisés pour une exécution plus rapide des tâches sur les processeurs Intel – y compris les processeurs Xeon pour les accélérateurs FPGA de la société et DeepRacer, le petit processeur Atom.Amazon Kinesis: La boîte à outils de traitement de données en temps réel du service de diffusion en continu, adaptée au multimédia. (Si vous vous demandez pourquoi certains services portent la marque "Amazon" et d'autres "AWS", la distinction pourrait bientôt faire l'objet d'un débat.)Amazon CloudWatch: Le service natif du système de surveillance, dans ce cas, exploité pour capturer des journaux.AWS Lambda: Les fonctions en nuage utilisées pour déterminer la valeur de récompense de DeepRacer restent sur la piste à tout moment, sont rendues à l'aide du serveur de programmation sans modèle.Amazon S3: Bien entendu, le service AWS répond aux vastes besoins de CNN en matière de stockage des données pour les grands objets blob (binaires).

Si vous vous rappelez avoir grandi en regardant une publicité pour un jeu de course Mattel Hot Wheels, peut-être que votre première expérience en petits caractères impliquait les mots: "Certains articles sont vendus séparément". DeepRacer "vient avec tout ce que vous voyez ici", pour emprunter une expression d'un annonceur pour un autre jeu de jouet. Mais cette fois, le piège est que vous deviez payer pour chacun de ces services, abonné AWS. Et vous vous rappelez que j'ai mentionné que CNN est un gros consommateur de données.

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(Image: Amazon.com Inc.)

Amazon espère maintenir le niveau d’intérêt suscité par une League DeepRacer, dans laquelle les participants s'affronteront pour obtenir le temps le plus rapide en qualification (en solo). Actuellement, il est prévu d'organiser des compétitions mensuelles dans l'espace virtuel, ainsi que des compétitions lors de conférences AWS tout au long de l'année.

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Le calcul a déjà été effectué depuis plusieurs décennies, jusqu'à ce que l'Altair 8800 – le premier kit informatique à construire par soi-même – ait été adopté par le premier des amateurs qui ont osé essayer. Jusqu'à présent, la plupart des personnes intimes du point de vue d'Amnesty International venaient chaque jour de films décrivant des soulèvements de robots ou une sensibilité soudaine – des films pour lesquels les participants recevaient des instructions de Siri ou d'Alexa. DeepRacer cherche à être le premier dispositif d’informatique pouvant être appris par des gens ordinaires, mais néanmoins désirable. Malgré tous ses avertissements et ses innombrables dépendances, je ne peux pas vous mentir: j'en veux un.

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