BrainChip SNAP – нейронный процессор, умеющий распознавать данные в потоке видео

Идея использования самообучаемых нейрокомпьютеров не нова, но пока подобные разработки носят скорее экспериментальный, чем практический характер. Лишь некоторые из нейропроцессоров умеют работать с различными массивами данных, отличных от числовых. Разработка BrainChip может стать настоящей революцией в сфере поиска данных на видеороликах.

Компания представила нейропроцессор SNAP, запрограммированный на поиск информации в потоке видеоданных. Алгоритм работы основывается на инновационной технологии Spike Time Dependent Plasticity, предполагающей анализ пиков данных. Это позволяет легко реализовать необходимую функцию самообучения, позволяющую постоянно развивать компьютерный «мозг» чипа.
В первых тестах использовался швейцарский фиксатор движения Davis. Испытания показали, что разработка умеет вычленять из непрерывного потока видеоданных отдельные фрагменты, описывая и классифицируя их по заданным параметрам. Не трудно определить сферы, где подобная разработка найдёт своё применение. Например, производство «умных» автомобилей, самоуправляемых дронов и т. д.

Процессор SNAP состоит из сложной нейронной сети, позволяющей обрабатывать до 100 млн графических изображений одновременно. Датчик серьёзным образом отличается от традиционной оптики, используемой даже в самых дорогостоящих фотокамерах. По этому показателю SNAP больше напоминает натуральный человеческий глаз! До момента поступления картинки в область распознавания процессор ничего о ней не знает. Затем начинается комплексный анализ информации (яркость, контраст, цветопередача).

В качестве источника сигнала могут использоваться ультрафиолетовые волны, лазерные сканеры и многое другое. По словам основателя BrainChip Питера ван дер Мэйде, разработкой уже заинтересовались некоторые компании в сфере IT. Уникальность чипа состоит именно в функции самообучения.

Ранее было доказано, что холодная вода может быть опасна для здоровья человека.