?INTEL снова в лидерах? AMD МАЛО НЕ ПОКАЖЕТСЯ!? #intel
Le gare della Ferrari sono prode in alta serie e sfolgoranti showdown veloci. L'intera carnagione di una razza può cambiare completamente in un batter d'occhio. Per lo spettatore non stagionato queste competizioni automobilistiche possono essere difficili da tenere d'occhio mentre si guarda sullo schermo di un televisore.
La società tecnologica con sede in California, Intel, ha annunciato un nuovo chip con funzionalità di deep learning alla conferenza NIPS 2017 a dicembre. Lo chiamano "Nervana Neural Network Processor" e la società lo sta utilizzando collaborando con la Ferrari North America per portare statistiche dinamiche in tempo reale sull'asfalto.
"Stiamo usando A.I. per annotare i filmati dei droni trasmessi in tempo reale ", racconta a Naveen Rao, direttore generale dell'Artificial Intelligence Products Group di Intel Inverso. "Questo migliorerà l'esperienza dei fan mostrando al team l'auto, il tempo mancante per il guidatore alle sue spalle e altri dettagli che avrebbero dovuto essere modificati manualmente prima".
Questo non solo migliorerà il modo in cui i fan vedranno la gara, ma i team avranno anche accesso ai dati che, fino ad ora, potevano essere analizzati solo dopo la gara.
Le informazioni sulle prestazioni del motore delle auto sono cruciali per gli equipaggi dei pozzi e per i fan che vogliono sapere come la pista metallica del loro pilota preferito è la carenatura in gara. Il processore fornisce queste cifre, note come dati telemetrici, a fan e team affamati di statistiche.
Il chip di Intel sarà anche in grado di analizzare i video dal vivo presi dai droni per confrontare l'angolo di uscita che un pilota prende in ciascuna delle loro svolte da un giro all'altro. La tecnologia può quindi identificare quale svolta è stata la più veloce, fornendo statistiche nuove che non erano mai state presentate durante una gara prima.
"Questo dimostra che questa tecnologia può essere utilizzata in più settori piuttosto che nei mercati della sanità, dell'agricoltura e della finanza che ogni A.I. le aziende stanno andando dopo ", ha detto Rao. "Certo che stiamo andando dietro a tutte queste cose, ma cose come questa sono più divertenti."
Gran parte della tecnologia di apprendimento automatico viene eseguita su unità di elaborazione grafica, che secondo Rao servono al loro scopo ma non sono ideali per l'esecuzione di questi tipi di sistemi. L'NNP utilizza caratteristiche simili al cervello umano per rendere possibili queste statistiche Ferrari di prossima generazione.
Rao spiega che il chip diffonde informazioni in modo simile al cervello umano, memorizzando dati simili in più posizioni per renderne l'accesso più facile e veloce.
Ha anche detto che il cervello umano è molto efficace perché non tratta dati estremamente precisi. Il nuovo processore Intel fa qualcosa di simile. Riduce il livello della sua precisione, che è così minuto che non sarebbe in grado di dire, in favore di un'elaborazione più rapida ed efficace. Pensa ad esso come un arrotondamento: non hai davvero bisogno di andare al decimo posto decimale per ottenere la risposta desiderata.
Questi due fattori rendono il tipo di fulmine numero di fulmini che richiede sport motoristici.
Quindi la prossima volta che osserverai una flotta di bombardamenti ingegneristici italiani lungo la pista, ricorda che tutte queste statistiche sono dovute a una minuscola replica del cervello umano.
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