Новий мозок, подібний до Intel. Chip приносить статистику наступного покоління до автоспорту

Ferrari гонки високо-октанові і палаючий швидких розборок. Весь колір гонки може повністю змінитися в мить ока. Для невизначеного глядача ці змагання автомобіля можуть бути важкими, щоб не відставати від перегляду на екрані телевізора.

Компанія Intel, що базується в Каліфорнії, у грудні знову відкрила новий чіп з глибокими можливостями навчання. Вони називають це «Nervana Neural Network Processor», і компанія ставить її до використання в партнерстві з Ferrari North America, щоб принести в асфальт динамічну статистику в реальному часі.

"Ми використовуємо A.I. в реальному часі коментувати відеоролики з бездротового телебачення », - розповідає генерал-менеджер групи продуктів Artificial Intelligence Naveen Rao. Обернено. "Це покращить досвід фанатів, показуючи команду, на якій знаходиться автомобіль, проміжок часу для водія за ним, а також інші деталі, які потрібно було редагувати вручну раніше".

Це не тільки поліпшить те, як уболівальники бачать перегони, але й команди отримають доступ до даних, які до цих пір можна було проаналізувати тільки після перегонів.

Інформація про продуктивність двигунів автомобілів є надзвичайно важливою для екіпажів ями і шанувальників, які хочуть знати, як металевий кінь їхнього улюбленого водія - обтічник в гонці. Процесор подає ці цифри, відомі як телеметричні дані, для того, щоб залишити голодними вентиляторами та командами.

Чіп Intel також зможе проаналізувати відео в реальному часі, зроблене безпілотниками, щоб порівняти кут виходу, який водій приймає в кожному з своїх поворотів від кола до кола. Після цього технологія може визначити, який поворот був найшвидшим, забезпечуючи нововідкриту статистику, яка ніколи не була представлена ​​під час перегонів.

«Це свідчить про те, що ця технологія може використовуватися в більшій кількості галузей, а не на ринках охорони здоров'я, сільського господарства та фінансів, кожна з яких A. - кажуть Рао. "Звичайно, ми йдемо за всіма подібними речами, але такі речі набагато веселіші".

Багато технологій машинного навчання розповсюджується на графічні пристрої обробки, які, за словами Рао, служать своїм призначенням, але не є ідеальними для запуску таких систем. NNP використовує людські мозок-люблять особливості зробити це наступна-генерація Ferrari статистика можлива.

Рао пояснює, що чіп поширює інформацію подібно до людського мозку, зберігаючи подібні дані в декількох місцях, щоб полегшити і прискорити доступ.

Він також сказав, що людський мозок дуже ефективний, тому що він не має дуже точних даних. Новий процесор Intel робить щось подібне. Це знижує рівень його точності, яка є такою хвилиною, яку ви не зможете сказати, на користь більш швидкої та ефективної обробки. Подумайте про це, як округлення: Вам не потрібно йти до десятого десяткового дробу, щоб отримати потрібну відповідь.

Ці два фактори роблять для типу блискавичного числа хрускіт що motorsports потреби.

Таким чином, наступного разу, коли ви спостерігаєте флот італійських інженерних бомбардувань по гоночній трасі, пам'ятайте, що всі ці статистичні дані завдяки крихітній репліці людського мозку.