প্রধান টেকওয়ে
- MIT বিজ্ঞানীদের নতুন গবেষণা ক্ষুদ্র ডিভাইসে নিউরাল নেটওয়ার্ক ফিট করার পথ নির্দেশ করে৷
- MCUNet সীমিত প্রক্রিয়াকরণ শক্তি এবং মেমরি সহ সিস্টেমে গভীর শিক্ষার অনুমতি দেয়।
- উদ্ভাবনটি আরও স্মার্ট, আরও চটপটে মেডিকেল ডিভাইসের জন্য অনুমতি দিতে পারে।
স্মার্ট স্পিকার এবং অন্যান্য ডিভাইস যা ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) তৈরি করে তারা একদিন কম দিয়ে আরও বেশি করার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক পাওয়ার পেতে পারে, গবেষকরা বলছেন।
MCUNet নামক একটি নতুন সিস্টেম IoT ডিভাইসে ক্ষুদ্র নিউরাল নেটওয়ার্কের ডিজাইনের অনুমতি দেয়, এমনকি সীমিত মেমরি এবং প্রক্রিয়াকরণ শক্তির সাথেও।প্রিপ্রিন্ট সার্ভার Arxiv-এ প্রকাশিত MIT বিজ্ঞানীদের একটি গবেষণাপত্র অনুসারে, প্রযুক্তি শক্তি সঞ্চয় এবং ডেটা সুরক্ষা উন্নত করার সাথে সাথে স্মার্ট ডিভাইসগুলিতে নতুন ক্ষমতা আনতে পারে৷
গবেষণাটি "সেই উজ্জ্বল ধারণাগুলির মধ্যে একটি যা আপনি শুনলে স্পষ্ট বলে মনে হয়," জন স্যুট, রোবোটিক্স কোম্পানি KODA-এর CTO-এর পরামর্শদাতা, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন৷ "এটি সমস্যাটির জন্য একটি মার্জিত পদ্ধতি। এই গবেষণাটি এত তাৎপর্যপূর্ণ কারণ শেষ পর্যন্ত, তারা যেকোন ডিভাইসের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের রিয়েল-টাইম অপ্টিমাইজেশনের অনুমতি দেবে যেখানে সংস্থানগুলি অ্যালগরিদমের সাথে পরিচিত হতে পারে।"
এটি আসলে যা দেখায় তা হল শক্তিকে আকারের সাথে আবদ্ধ করতে হবে না..
ছোট ডিভাইসে বড় গণনা
IoT ডিভাইসগুলি সাধারণত অপারেটিং সিস্টেম ছাড়াই কম্পিউটার চিপগুলিতে চলে, যার ফলে গভীর শিক্ষার মতো প্যাটার্ন-স্বীকৃতির কাজগুলি চালানো কঠিন হয়৷ আরও তীব্র বিশ্লেষণের জন্য, IoT-সংগৃহীত ডেটা প্রায়শই ক্লাউডে প্রক্রিয়া করা হয়, যদিও এটি হ্যাকিংয়ের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ।
IoT ডিভাইসের ক্রমবর্ধমান সংখ্যা বাড়ানোর জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অনেক কিছু করতে পারে, কিন্তু আকার একটি সমস্যা হয়েছে৷
"নেটওয়ার্কগুলিকে নিজেরাই ডিভাইসে নীচে সরানোর জন্য, যা কঠিন প্রমাণিত হয়েছে, আপনাকে বিভিন্ন মাইক্রোকন্ট্রোলারের জন্য অনুসন্ধানের স্থান অপ্টিমাইজ করার একটি উপায় খুঁজে বের করতে হবে," স্যুট ব্যাখ্যা করেছে৷ "আইওটি ডিভাইসে রিসোর্স টলারেন্সের কারণে একটি স্ট্যান্ডার্ড বা জেনেরিক সিস্টেম কাজ করবে না। চিন্তা করুন খুব কম শক্তি, প্রসেসিং পাওয়ারের ক্ষেত্রে খুব ছোট প্রসেসর।"
এমআইটি গবেষকদের কাজ এখানেই আসে৷
"কিভাবে আমরা এই ক্ষুদ্র ডিভাইসে সরাসরি নিউরাল নেট স্থাপন করব?" গবেষণার প্রধান লেখক, জি লিন, একজন পিএইচডি। এক সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে এমআইটির ইলেকট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড কম্পিউটার সায়েন্স বিভাগের শিক্ষার্থী মো. "এটি একটি নতুন গবেষণার ক্ষেত্র যা খুব গরম হয়ে উঠছে৷ Google এবং ARM-এর মতো কোম্পানিগুলি এই দিকে কাজ করছে৷"
বাঁচাতে ছোট ইঞ্জিন
MIT গ্রুপ মাইক্রোকন্ট্রোলারে নিউরাল নেটওয়ার্ক পরিচালনার জন্য প্রয়োজনীয় দুটি উপাদান ডিজাইন করেছে। একটি অংশ হল TinyEngine, যা একটি অপারেটিং সিস্টেমের অনুরূপ, কিন্তু এর প্রয়োজনীয় জিনিসগুলিকে কোড করে দেয়। আরেকটি হল TinyNAS, একটি নিউরাল আর্কিটেকচার সার্চ অ্যালগরিদম৷
লিন বলেছেন "সুতরাং আমরা বিভিন্ন মাইক্রোকন্ট্রোলারের জন্য সার্চ স্পেস অপ্টিমাইজ করার জন্য অ্যালগরিদম [TinyNAS] ডেভেলপ করেছি। TinyNAS-এর কাস্টমাইজড প্রকৃতির মানে এটি একটি প্রদত্ত মাইক্রোকন্ট্রোলারের জন্য সর্বোত্তম পারফরম্যান্স সহ কমপ্যাক্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে পারে-কোনও অপ্রয়োজনীয় পরামিতি ছাড়াই। তারপর আমরা চূড়ান্ত ডেলিভারি করি।, মাইক্রোকন্ট্রোলারের দক্ষ মডেল।"
এটি সমস্যার একটি মার্জিত পদ্ধতি।
লিনের কাজ আরও স্মার্ট, আরও চটপটে মেডিকেল ডিভাইস তৈরি করতে অনুবাদ করতে পারে।
"এটি আসলে যা দেখায় তা হ'ল ক্ষমতাকে আকারের সাথে আবদ্ধ করতে হবে না, এবং হাসপাতালে, যেখানে সবকিছু আঁটসাঁট জায়গায় দ্রুত চলে যায়, এর আক্ষরিক অর্থ হতে পারে জীবন এবং মৃত্যুর মধ্যে পার্থক্য," কেভিন গুডউইন, EchoNous-এর সিইও, একটি কোম্পানি যা এআই-সহায়তা চিকিৎসা ডিভাইস তৈরি করে, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন৷
গুডউইন বলেছিলেন যে তার দল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য বছরের পর বছর অতিবাহিত করেছে যা তারপরে একটি রিয়েল-টাইম আল্ট্রাসাউন্ড স্ক্যানে হার্টের কাঠামো ম্যাপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে-সবই হ্যান্ডহেল্ড ডিভাইসে KOSMOS নামক যার ওজন দুই পাউন্ডের কম।
"এখন ডাক্তাররা এআই গাইডেন্সের সাথে ডায়াগনস্টিক-গুণমানের স্ক্যান করে ঘরে থেকে ঘরে সহজেই যেতে পারেন," তিনি যোগ করেছেন। "তাদের এই স্ক্যানের জন্য রোগীদের অন্য কোথাও পাঠাতে হবে না বা কার্ট-ভিত্তিক যন্ত্রপাতি জীবাণুমুক্ত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ সময় হারাতে হবে না।"
MCUNet হল এমন একটি জগতের একটি উত্তেজনাপূর্ণ চেহারা যেখানে ছোট গ্যাজেটগুলি আগের চেয়ে আরও স্মার্ট হতে পারে৷ IoT ডিভাইসের সংখ্যা দ্রুত বাড়তে থাকায়, আমরা স্মার্ট অ্যাপ্লায়েন্স থেকে শুরু করে মেডিকেল ডিভাইস সব কিছুর জন্য তাদের নিজস্ব নিউরাল নেটওয়ার্ক খুঁজব।
