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Kelzal推出超低功耗和超快感知設備 是實現自動駕駛汽車的理想選擇




據外媒報道,神經網絡深度學習可從數據中學習,并根據學習做出決策,代表了機器學習技術的下一個發展方向。總部位于圣地亞哥(San Diego)的一家初創公司Kelzal宣布推出“超低功耗和超快感知設備”(Ultra-Low Power and Ultra-Fast Perception Appliances)的新產品線規劃。目前,Kelzal正參與研發基于第三代神經網絡和視覺傳感器的技術。
Kelzal推出超低功耗和超快感知設備 是實現自動駕駛汽車的理想選擇

Kelzal的人工智能(AI)工程師將攝像頭傳感器與卷積神經網絡(CNN)集成在一起,實現能夠識別和分類人和車輛等物體的感知解決方案。此類應用與人類的行為類似,而且可提升人工智能行業的發展。

但是,在人工智能系統中執行此類應用需要高功耗且價格高昂的圖形處理器(GPU)。Kelzal表示其正在為具備第三代神經網絡、且基于事件的視覺設備提供低功耗感知功能,以適用于移動機器人和監控等應用。

市場上用于自動駕駛汽車的人工智能模型不止一種,經過特別設計的深度學習模型可以用于路燈,識別行人,如此一來,當汽車在該路上行駛時,可通知路上其他人。谷歌研發的Waze就是此類AI模型,可通知使用同一條道路的其他人。

Kelzal表示其新技術超快感知設備(Ultra-FAST PercepTIon Appliance),可在幾毫秒內識別和分類物體,速度之快足以探測和跟蹤高速子彈,是實現自動駕駛汽車和機器人的理想選擇。此外,其超低功耗感知設備(Ultra-Low Power PercepTIon Appliance)可依靠一個電池快速、準確地運行,適用于監控、自動零售和分析行業


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