Intel выпустит процессор для машинного обучения в 2017 году
Компания Intel анонсировала новую линейку процессоров, предназначенных для аппаратного ускорения машинного обучения. Семейство чипов под названием Intel Nervana Neural Network Processor имеет специализированную архитектуру, оптимизированную для нейросетей и глубокого обучения. Компания планирует выпустить новые процессоры уже до конца 2017 года. Об этом сообщается в пресс-релизе компании.
Процессоры, используемые в подавляющем большинстве компьютеров, универсальны, то есть умеют довольно хорошо справляться с вычислениями разных типов. В то же время существуют и схемы специального назначения, предназначенные для одного или нескольких узких типов задач, но делающие это гораздо эффективнее (или дешевле) универсальных чипов. Поскольку во многих областях все чаще используется машинное обучение, крупные производители разрабатывают специализированные чипы и для таких задач.
В 2016 году крупнейший производитель процессоров Intel купил стартап Nervana Systems, который занимался разработкой аппаратного обеспечения для машинного обучения. Теперь компания представила новую линейку процессоров Nervana, оптимизированных для нейросетей и машинного обучения.
Пока в Intel не раскрывают технических подробностей новой процессорной архитектуры, но отмечают, что она оптимизирована для выполнения наиболее частых операций, применяемых в машинном обучении, таких как свертка и умножение матриц, а также в целом для эффективного распараллеливания операций. В отличие от обычных процессоров, в Nervana нет иерархического кэша и вся память управляется программно. Intel не называет конкретных сроков начала продаж и цен на процессоры, но планирует начать поставки заказчикам до конца 2017 года.
Разработкой аппаратного обеспечения для машинного обучения занимаются и другие крупные технологические компании. В мае о создании такого чипа под названием Tensor Processing Unit заявили в Google. Позже свою платформу для машинного обучения представили и в Microsoft. Кстати, работать она будет на процессорах Intel, но не специализированных только для этой задачи, а на FPGA-чипах, конфигурацию и функции которых можно изменять после производства.
Григорий Копиев
Алгоритм помог отделить летучих мышей от птиц и насекомых
Ученым удалось точно описать миграцию перелетных летучих мышей и отличить их от других животных. Оказалось, что они летают на меньшей высоте, чем птицы, и начинают мигрировать позднее. Найти мигрирующих летучих мышей помог алгоритм для классификации данных с радаров: он определил, какие данные относятся к насекомым и птицам, а какие — к летучим мышам. Работа опубликована в журнале Methods in Ecology and Evolution. С помощью радаров ученые уже почти 80 лет исследуют летающих существ: птиц и насекомых. По данным с радаров можно изучать длительные и массовые перемещения птиц, например сезонную миграцию. Для анализа радарных данных нужно сначала понять, каким животным эти данные принадлежат. Птиц и насекомых легко различить по размеру, форме и аэродинамике, а вот летучих мышей от птиц отличить сложнее. Для различения летающих животных на радарных данных используются разные алгоритмы, в том числе методы машинного обучения, но для них нужно много предварительных наблюдений. Например, исследователи могут пронаблюдать за движением птиц в определенном месте и отметить их на данных с радаров. В отличие от птиц, летучие мыши активны в темное время суток, и наблюдать за ними сложнее, поэтому данных о миграции летучих мышей мало. Из-за отсутствия данных их перелеты не учитываются при строительстве небоскребов, вышек или электростанций, поэтому летучие мыши могут в них врезаться во время миграции. Чтобы лучше изучать и защищать летучих мышей, группа ученых из Тель-Авивского университета под руководством Нира Сапира (Nir Sapir) придумала способ определять их на данных с радаров. Во-первых, авторы учли характеристики полета летучих мышей: амплитуду и скорость движений крыльями, высоту и скорость передвижения. Во-вторых, они исследовали данные, собранные за четыре года в Долине Хула в Израиле за определенные две недели в июне — обычно в это время там останавливаются передохнуть многие перелетные птицы во время миграции по Евразийско-Африканскому маршруту, но по ночам в июне в долине встречаются только четыре хорошо изученных вида птиц, которых можно перепутать с летучими мышами. По характеристикам полета ученые отделили этих птиц от летучих мышей в радарных данных. Так авторы собрали датасет с информацией о перелетах летучих мышей и насекомых с птицами. Наблюдений по летучим мышам оказалось намного меньше, поэтому ученые дополнительно сгенерировали искусственные данные с помощью нейросети. В итоговом датасете получилось 430 тысяч наблюдений. На нем натренировали четыре классификатора, отделяющие летучих мышей от других летающих существ. Для классификации использовали деревья решений. Каждый классификатор использовал разный набор параметров: в одном учитывались все данные о полете, в другом не учитывалась скорость передвижения, в третьем — амплитуда и скорость махов крыльями, в четвертом — паузы без взмахов крыльями. Худшие результаты (точность меньше 65 процентов) показали третья и четвертая модели, которые не учитывали информацию о взмахах крыльями. Зато классификатор, обученный на полном наборе данных, показал точность 94 процента. Помимо обычной оценки точности классификации, авторы проверяли, как часто модель ошибочно определяет летучих мышей на дневных данных (обычно летучие мыши мигрируют по ночам). Авторы применили обученный классификатор на другие данные, собранные в Долине Хула, и смогли выяснить новые особенности миграции и поведения летучих мышей. Оказалось, что они еще менее активны зимой, чем летающие птицы и насекомые. Также ученые показали, что летучих мышей есть два основных периода и направления миграции: с марта по июнь на север и с сентября по ноябрь на юг. Летучие мыши начинают и заканчивают сезонные перелеты позднее, чем птицы. Недавно зоологи выяснили, что перелетные летучие мыши ориентируются по геомагнитному полю во время миграций. Ученые пришли к этому выводу после экспериментов с малыми нетопырями. Две группы летучих мышей держали в обычных клетках и клетках с искаженным магнитным полем. Когда обе группы выпустили из клеток, они полетели в разных направлениях.