Konvolúciós hálózatok gyorsítási lehetőségei

2019-2020 tavasz

Szoftver

Téma leírása

A mesterséges intelligencia alapvető építőkövei a konvolúciós hálózatok, melyek osztályozási problémáktól kezdve, az objektum detektáláson és általános jellemző késztésen át, egészen az önvezető járművekig elterjedten használatosak. Bár sok kutatás irányul ezen rendszerek pontosságának és felhasználási körének javítására, bővítésére, de mégis az egyik legfőbb kihívást ezek tanítási, illetve kiértékelési idejének csökkentése jelenti, mely egyenlőre számos akadályt gördít a technológia terjedése elé.

 

A fenti problémakör sokrétű, és nagy területet kell átlátni megértéséhez, kezdve a neurális hálózatok architektúrájától, haladva a szoftveres implementáción át mely megfelelő mértékben kihasználja az elérhető utasításkészleteket, egészen a teljesen hardver alapú megközelítésekig.

Számos cégóriás készít keretrendszereket, melyek megoldást kínálnak a felmerülő problémák egy részére, ám ezek még gyerekcipőben járnak, és a technológia részleteinek ismerete elengedhetetlen a tájékozódáshoz. Hardveres gyorsítók esetében a helyzet hasonló, sőt a legtöbb termék (néha szándékosan) ipari felhasználásra nem alkalmas, így saját megoldás készítésére lehet szükség.


Külső partner: Rákos László (ARH Zrt.)

Maximális létszám: 1 fő