<НА ГЛАВНУЮ

Внутри Aizip: революция в Edge AI с сооснователем Юбеи Ченом

Юбеи Чен, сооснователь Aizip, рассказывает о создании ультраэффективных AI-моделей для edge-устройств и будущем автономного edge AI с помощью инновационной автоматизации.

Создание эффективных AI-моделей для Edge

Юбеи Чен, сооснователь Aizip Inc. и ассистент-профессор в Университете Калифорнии в Дэвисе, разрабатывает самые маленькие и эффективные AI-модели в мире, оптимизированные для edge-устройств. Его исследования сочетают вычислительную нейронауку и глубокое самообучение, расширяя понимание представления информации в мозге и машинах. До UC Davis он прошёл постдок с Янном Лекуном в NYU и Meta FAIR, а докторскую степень защитил в UC Berkeley.

Мост между теорией и практическим AI

Академический опыт Чена основан на научной строгости и интерпретируемости AI. В Meta FAIR он работал над масштабируемыми AI-системами, включая самообучение и мировые модели. Этот баланс глубокой теории и инженерии лежит в основе миссии Aizip — создавать компактные AI-модели для устройств с ограниченными ресурсами.

Вдохновение из нейронауки для разработки AI

Идеи из вычислительной нейронауки влияют на подход Чена к интерпретируемости AI. Методы, похожие на методы исследования мозга, используются для изучения внутренних представлений AI, раскрывая, как кодируются концепции. Это помогает повысить прозрачность, снизить предвзятость и улучшить доверие к AI.

Идея создания Aizip

Осознав, что реальные приложения требуют лёгких и энергоэффективных AI, Чен основал Aizip, чтобы воплотить передовые исследования в практические решения. Компания сосредотачивается на ультраэффективных моделях для задач зрения, аудио, языка и слияния сенсоров, позволяя запускать AI на встроенных и IoT-устройствах.

Заполнение рыночного пробела для Edge AI

В то время как индустрия AI ориентируется на масштабные модели, Aizip отвечает на запросы рынка, требующего высокопроизводительных и экономичных моделей для устройств с ограниченной мощностью. Оптимизируя алгоритмы и архитектуры, Aizip предлагает надёжные AI-решения для умных сенсоров, носимых устройств и промышленного оборудования.

Дополнение крупных моделей AI

Малые языковые модели (SLM) от Aizip не конкурируют с крупными моделями вроде GPT-4, а дополняют их. SLM обеспечивают мгновенный, локальный интеллект на устройстве, тогда как большие модели решают сложные задачи в облаке. Такой гибрид расширяет возможности AI.

Технические вызовы Edge AI

Основные проблемы — это ограниченное теоретическое понимание AI, ограничения по вычислительным ресурсам и энергоэффективности, а также необходимость адаптивных моделей для разных сред. Инновации в сжатии моделей, квантизации и естественных интерфейсах, таких как голос и жесты, играют ключевую роль.

Практическое применение: сотрудничество с SoftBank

Aizip совместно с SoftBank разработал отмеченное наградой решение для подсчёта рыбы на рыбных фермах. Эта система работает на смартфонах без подключения к облаку и достигает 95% точности, помогая улучшить устойчивость, снизить потери и повысить прибыльность фермерских хозяйств.

AI Nanofactory: автоматизация разработки моделей

Вдохновлённая автоматизацией проектирования микросхем, AI Nanofactory Aizip автоматизирует полный цикл разработки AI — от обработки данных до развертывания и отладки. Это ускоряет создание моделей в десятки и сотни раз, делая AI доступным и масштабируемым.

Будущее Edge AI

В ближайшие пять лет Edge AI изменит взаимодействие с технологиями, внедряя естественные интерфейсы и встроенный интеллект в дома, автомобили и промышленность. AI станет более автономным и самонастраивающимся благодаря автоматизации.

Новые AI-продукты Aizip

Компания разрабатывает AI-агентов для автомобилей — голосовых помощников с естественным диалогом, работающих офлайн для безопасности и удобства. Также создаётся AI-модель караоке, которая удаляет вокал из музыки в реальном времени, делая поездки и развлечения интереснее.

Комплексные AI-решения для Edge-устройств

Продукты Aizip охватывают задачи зрения, аудио, временных рядов, языка и слияния сенсоров с TinyML-моделями. Серия малых языковых моделей Gizmo (300M–2B параметров) обеспечивает интеллект на множестве устройств, ускоряя внедрение AI за пределами облака.

Для дополнительной информации посетите сайт Aizip.

🇬🇧

Switch Language

Read this article in English

Switch to English