Als student die een doctoraat in systeemontwerptechniek aan de Universiteit van Waterloo nastreefde, had Alexander Wong niet genoeg geld voor de hardware die hij nodig had om zijn experimenten in computervisie uit te voeren. Dus bedacht hij een techniek om neurale netwerkmodellen kleiner en sneller te maken.
“Hij gaf een presentatie en iemand zei: 'Hé, je doctoraatswerk is cool, maar je weet dat de echte geheime saus het spul is dat je hebt gemaakt om je doctoraatswerk te doen, toch?'”, herinnert Sheldon Fernandez zich.
Fernandez is de CEO van DarwinAI, de in Waterloo, Ontario gevestigde startup die nu die geheime saus commercialiseert. Wong is de hoofdwetenschapper van het bedrijf. En Intel helpt het bedrijf de prestaties van zijn opmerkelijke software te vermenigvuldigen, van datacenter tot edge-applicaties.
Werknemers van DarwinAI, een startup voor kunstmatige intelligentie-software gevestigd in Waterloo, Ontario, ontmoeten de CEO van het bedrijf Sheldon Fernandez (zittend, in het midden, in de jas). Krediet: DarwinAI
“We gebruiken andere vormen van kunstmatige intelligentie om een neuraal netwerk op een fundamentele manier te onderzoeken en te begrijpen”, zegt Fernandez, die het speelboek van DarwinAI beschrijft. “We bouwen er een zeer geavanceerd begrip van op, en dan gebruiken we AI een tweede keer om een nieuwe familie van neurale netwerken te genereren die net zo goed is als het origineel, een stuk kleiner en kan worden uitgelegd.”
Dat laatste is van cruciaal belang: een grote uitdaging met AI, zegt Fernandez, is dat “het een zwarte doos is voor zijn ontwerpers.” Zonder te weten hoe een AI-toepassing functioneert en beslissingen neemt, hebben ontwikkelaars moeite om de prestaties te verbeteren of problemen te diagnosticeren.
Een auto-klant van DarwinAI was bijvoorbeeld bezig met het oplossen van problemen met een geautomatiseerd voertuig met een vreemde neiging om linksaf te slaan wanneer de lucht een bepaalde tint paars had. De oplossing van DarwinAI – die het Generatieve Synthese noemt – hielp het team te herkennen hoe het gedrag van het voertuig werd beïnvloed door training voor bepaalde draaiscenario's die waren uitgevoerd in de woestijn van Nevada, toevallig toen de lucht die paarse tint had (lees DarwinAI's recente diepe duik over verklaarbaarheid ).
Een andere manier om over generatieve synthese na te denken, legt Fernandez uit, is om je een AI-toepassing voor te stellen die naar een huis keek dat door een mens was ontworpen, de architecturale contouren noteerde en vervolgens een volledig nieuw ontwerp ontwierp dat sterker en betrouwbaarder was. “Omdat het AI is, ziet het efficiënties die nooit in een menselijke geest zouden opkomen”, zegt Fernandez. “Dat is wat we doen met neurale netwerken.” (Een neuraal netwerk is een benadering om geavanceerde taken op te splitsen in een groot aantal eenvoudige berekeningen.)
Intel wil AI niet alleen voor iedereen toegankelijk maken, maar ook sneller en gebruiksvriendelijker maken. Via het Intel AI Builders-programma heeft Intel samengewerkt met DarwinAI om Generative Synthesis te koppelen aan de Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit en andere Intel AI-softwarecomponenten om zo grote prestatiewinst te behalen.
In een recente casestudy konden neurale netwerken die zijn gebouwd met behulp van het Generative Synthesis-platform in combinatie met Intel®-optimalisaties voor TensorFlow tot 16,3 keer en 9,6 keer prestatieverbeteringen leveren op twee populaire beeldherkenningsworkloads (respectievelijk ResNet50 en NASNet) ten opzichte van basislijnmetingen voor een Intel Xeon Platinum 8153-processor.
“Intel en DarwinAI werken vaak samen om de prestaties van kunstmatige intelligentie op verschillende Intel-hardware te optimaliseren en te versnellen”, zegt Wei Li, vice-president en algemeen manager van Machine Learning Performance bij Intel.
De tools van de twee bedrijven zijn “zeer complementair”, zegt Fernandez. “Je gebruikt onze tool en krijgt een echt geoptimaliseerd neuraal netwerk en vervolgens gebruik je OpenVINO en de Intel-toolsets om het daadwerkelijk op een apparaat te krijgen.”
Deze combinatie kan AI-oplossingen opleveren die tegelijkertijd compact en nauwkeurig zijn en afgestemd op het apparaat waarop ze worden ingezet, wat van cruciaal belang wordt met de opkomst van edge computing.
“AI aan de edge zien we steeds vaker”, zegt Fernandez. “We zien het voordeel als een van de thema's die de komende twee, drie jaar de discussie gaan domineren.”
In de schaduw van het coronavirus: Alle discussie goed domineren nu is het coronavirus. DarwinAI kondigde deze week aan dat “we hebben samengewerkt met onderzoekers van het VIP Lab van de Universiteit van Waterloo om COVID-Net te ontwikkelen: een convolutioneel neuraal netwerk voor detectie van COVID-19 via thoraxradiografie.” Het bedrijf heeft de broncode en dataset open source beschikbaar gesteld op GitHub. Lees meer over Intel en het coronavirus.
