"Enter"a basıp içeriğe geçin

Mars’tan Dünya’ya Taşınan Yapay Zeka: Neurala

Mars’tan Dünya’ya Taşınan Yapay Zeka: NeuralaYayaları, arabaları ve bisiklet kullanıcılarını gerçek zamanlı olarak tanımlayan Neurala adındaki yapay zeka, bulut teknolojisinden bağımsız olarak düşük güçlü akıllı telefonların çiplerinde çalışacak biçimde tasarlandı.

ABD uzay ajansı NASA, Massimiliano Versace tarafından 2010 senesinde başlatılan, beynin yapısından esinlenilerek üretilen bir mikroişlemci için yazılım çalışmalarını destekledikten sonra aynı ekipten Mars’ı özerk olarak keşfetme görevini üstlenecek robotik gezicilerin yazılımla kontrolünü sağlamak için teklifte bulundular. İstek NASA’dan geldiği için şirket bu isteği geri çevirmedi.

Mars gezicileri sınırlı hesaplama, iletişim ve güç kaynağına sahiptirler. NASA mühendislerinin isteği, farklı ortamlarda gezinmelerini sağlayacak düşük uçlu kameradan edinilmiş görüntülere dayanan bir yapay zeka idi. Aynı zamanda yapılması istenilen bu yapay zeka da Mars gezicileri gibi bir sınırlamaya sahipti ve bu sınırlama da tek bir grafik işlemci çipi ile çalışması gerektiğiydi.

Aradan 6 sene geçtikten sonra istenilen bu yapay zekanın prototipini birkaç ay içinde müşteri seçimi için de test etmeyi planlıyor. Ayrıca Versace Mars için geliştirilen yapay zekanın Dünya’da da bir amaca hitap etmesinden hoşlandığını belirtti.

NASA’nın Mars gezicileri gibi, hızlı uçan dronelar ve sürücüsüz arabalar da yeryüzündeki nesneleri hızla tanımak için bu yapay zekayı kullanabilirler. Bu girişim drone şirketleri ve sürücüsüz araçların üretimini gerçekleştiren firmalarla lisans anlaşmaları yapılarak aslında kağıt üzerinde çoktan kullanıma başlandı.

Neurala, nesneleri tanımak için yapay sinir ağları ve derin öğrenme teknolojilerinin geldiği son noktayı kullanmaktadır. Bunlara ek olarak Neurala, Amazon, Facebook gibi şirketlerin desteklediği bulut hizmetinin dışında düşük güçlü telefonları kullanarak görevini yerine getirmekte ve merkezileşmiş sistemlerin aksine, yerleşik donanıma dayanan bilgi işlem teknikleri üzerine odaklanmaktadır.

Versace, bulut teknolojisi kullanmadan benzer işleri yapmak için gerçekten yenilikçi olunması gerektiğini vurgulamaktadır. Versace ayrıca hedeflerinin müşterilerine görüntü işleme, navigasyon ve kaza önleme işlemlerinin hepsini küçük ve tek bir aygıtta sunmak olduğunun altını çizmektedir.

Girişimin edge computing teknolojisi ile, hızlı ve verimli derin öğrenme sağlaması rekabet açısından şimdiye dek neden endişe duymadıklarını açıklar niteliktedir. Neurala’yı özel kılan, donanımsal olarak bilinemezliği ve ARM, Nvidia ve Intel gibi bütün donanım üreticilerinin işlemcileri üzerinde çalışabilmesidir.

Neurala’nın ilk müşterileri sahip oldukları teknolojiyi, Neurala’nın yazılım kitini kullanarak kendi ihtiyaçlarına evirme imkanına sahiptirler. Örnek vermek gerekirse Teal Drones, teknolojiyi hızlı yarış drone’larında kullanacak şekilde düzenlemiştir. Drone endüstrisinde Neurala teknolojisinin kullanılması şirketlere çok büyük kazançlar sağlamıştır ve girişim dünyanın en büyük Drone şirketlerinden Parrot ile de uzun süreli anlaşmaya sahiptir.

Neurala’ya ilgi duymuş bir diğer kullanıcısı ise büyük bir sürücüsüz araç şirketidir. Bu konuda girişimin üretim ve pazarlama başkan yardımcısı Roger Matus, Neurala’nın araçlara sokak işaretleri, yayalar ve diğer bir çok etken konusunda gerçek zamanlı olarak bilgi sağlayacağını söylemektedir. Girişimin bir diğer kullanım alanı olarak şuanda polis ve itfaiye gibi acil durum müdahaleleri için kullanılması gündemdedir.

Matus Neurala’nın ileride robot oyuncaklara ve ev robotlarına da uygulanacağını müjdesini de verdi. Ev içerisinde kendisinden istenilenlerin kimin tarafından istendiğini görüp onun isteği ne şekilde gerçekleştirilmesini tercih ettiğini algılayıp işi ona göre yapan robotlar olmasının ne kadar heyecan verici olduğunu belirtti. Örneğin televizyon karşısındasınız ve acıktınız, robotunuza tost yapmasını ve getirmesini istediniz fakat tostu nasıl istediğinizi belirtmediniz. Buna rağmen Neurala sizin önceden tercih ettiğiniz ve en çok sevdiğiniz tostu yapıp sizin o tostun yanında en çok tercih ettiğiniz içecekle beraber size sunacaktır. Söylediğimiz özellik için bile yapay zekanın kullanıcı ile kesintisiz bir iletişimde olması gerekmektedir ve bunu bulut teknolojisi bazı durumlarda sağlamayabilir. İşte bu neden bulut teknolojisi yerine donanımsal çözümler kullandıklarını açıklar niteliktedir.

Neurala’nın çalışmalarına ilk başlanılan yıllardan bu yana çok şey oldu. 2006 yılında Versace doktora araştırmasında, donanım sınırlamalarının yapay zeka için nasıl bir engel olduğunu düşünmekteydi. Bu süreç ona grafik işlemcilerinin bu engeli aşabilecek en büyük aday çözüm olduğu sonucunu verdi. Bu süreçte meslektaşı Anatoly Gorshechnikov ile birlikte ilerledi, grafik işlemcinin sinir ağları desteğini ve Neurala’nın patentini aldılar.

-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-_-

Neurala’s artificial intelligence, which identifies spans, cars and cyclists in real time, was designed to work in the noses of low-powered smartphones, independent of cloud technology.

US space agency NASA has offered to provide software control of robotics to be undertaken to autonomously explore Mars from the same team after supporting software work for a microprocessor inspired by the brain structure initiated by Massimiliano Versace in 2010. Since the request came from NASA, the company did not reject this request.

Mars rovers have limited computing, communication, and power resources. NASA’s engineers wanted to be an artificial intelligence based on images acquired from low-end cameras that would allow them to navigate in different environments. At the same time, this artificial intelligence, which had to be made, had a limit like Mars navigators, and this limitation had to work with a single graphics processor chip.

After 6 years from now, he plans to test this artificial intelligence prototype for the customer selection within a few months. He also said that he liked the artificial intelligence developed for Versace Mars to appeal to the Earth.

Like NASA’s Mars rovers, fast-flying drones and driverless cars can use this artificial intelligence to quickly recognize objects on the earth. This initiative has already begun to be used on paper, with license agreements made with companies that manufacture drone companies and driverless vehicles.

Neurala uses the last point of artificial neural networks and deep learning technologies to recognize objects. In addition to using cloud services, such as Neurala, Amazon, Facebook, and others, Neurala is also using low-power phones and focuses on built-in hardware-based computing techniques as opposed to centralized systems.

Versace emphasizes the need to be truly innovative to do similar work without using cloud technology. Versace also underlines that its objectives are to provide customers with all of the image processing, navigation and accident prevention in a single, small device.

The initiative explains why they are not worried about edge computing technology until now, in terms of competition, fast and productive deep learning. Neurala’s special feature is that it is hardware inexplicability and that all hardware vendors like ARM, Nvidia and Intel can work on their processors.

Neurala’s first customers have the technology they own using Neurala’s software kit. For example, Teal Drones has arranged the technology to be used in fast racing drills. The use of Neurala technology in the drone industry has made tremendous gains for companies, and the venture has a long-standing deal with Parrot, one of the largest Drone companies in the world.

Another user who is interested in Neurala is a big driverless vehicle company. Roger Matus, the vice president of production and marketing for the initiative, says Neurala will provide vehicles with real-time information on street signs, bushings and many other factors. Another use of the initiative is to use it for emergency situations such as police and fire brigade.

Matus gave Neurala the distinction of being applied to robot toys and home robots in the future. He explained how exciting it is to be the robots who perceive what he wants from his / her home, prefer his / her wish to be realized within the home, and make the work accordingly. For example, if you are on television and hungry, you asked your robot to make and bring toast, but you did not specify how you wanted the toast. Nevertheless Neurala will present you with your favorite toast and most favorite toast with your favorite toast. Even for the feature we are talking about, artificial intelligence needs to be in constant contact with the user and cloud technology may not provide it in some cases. That explains why they use hardware solutions instead of cloud technology.

It has been a lot since years since Neurala’s work began. In Versace’s doctoral research in 2006, he was thinking how hardware limitations were a barrier to artificial intelligence. This process gave him the result that graphics processors are the biggest candidate solution that can overcome this hurdle. In this process he went with his colleague Anatoly Gorshechnikov, received the support of the neural networks of the graphic processor and got Neurala’s patent.

Bülent Gerenler

Bilişim ve Teknoloji Haberleri