Neue Technologie ermöglicht es US-Soldaten, 13-mal schneller als herkömmliche Methoden zu lernen, und Armeeforscher sagten, dies könnte helfen, Leben zu retten.
Im US Army Research Laboratory verbessern Wissenschaftler die Lerngeschwindigkeit auch bei begrenzten Ressourcen. Es ist möglich, Soldaten dabei zu helfen, Hinweise schneller und schneller zu entschlüsseln, z. B. das Erkennen von Bedrohungen wie z. B. improvisierte Sprengkörper im Fahrzeug oder potenzielle Gefahrenzonen aus Luftkriegszonenbildern.
Die Forscher stützten sich auf kostengünstige, leichte Hardware und implementierten kollaboratives Filtern, ein bekanntes maschinelles Lernverfahren auf einer hochmodernen Field-Programmable-Gate-Array-Plattform mit niedriger Leistung, um eine 13,3-fache Beschleunigung des Trainings zu erreichen ein optimiertes Multicore-System auf dem neuesten Stand der Technik und 12,7-fache Beschleunigung für optimierte GPU-Systeme.
Die neue Technik verbrauchte auch viel weniger Energie. Der Verbrauch lag bei 13,8 Watt, verglichen mit 130 Watt für die Multi-Core- und 235 Watt für GPU-Plattformen, was dies zu einer potenziell nützlichen Komponente von adaptiven, leichten taktischen Computersystemen macht.
Dr. Rajgopal Kannan, ein ARL-Forscher, sagte, dass diese Technik möglicherweise Teil einer Reihe von Werkzeugen werden könnte, die in dem Kampffahrzeug der nächsten Generation eingebettet sind und kognitive Dienste und Geräte für Kriegskämpfer in verteilten Koalitionsumgebungen bieten.
Die Entwicklung von Technologien für das Kampffahrzeug der nächsten Generation gehört zu den sechs Modernisierungsprioritäten der Armee, die das Labor verfolgt.
Kannan arbeitet mit einer Gruppe von Forschern an der University of Southern California, Prof. Viktor Prasanna und Studenten des Data Science and Architecture Labs an dieser Arbeit. ARL und USC arbeiten an der Beschleunigung und Optimierung von Anwendungen für taktisches Lernen auf heterogener kostengünstiger Hardware durch die offene Campus-Initiative von ARL - West Coast.
Diese Arbeit ist ein Teil des größeren Fokus von Army auf Forschungsinitiativen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die dazu beitragen sollen, einen strategischen Vorteil zu erlangen und die Überlegenheit von Kriegsführern durch Anwendungen wie adaptive Verarbeitung auf dem Feld und taktisches Rechnen sicherzustellen.
Kannan sagte, er arbeite an der Entwicklung verschiedener Techniken zur Beschleunigung von AI / ML-Algorithmen durch innovative Designs auf modernster kostengünstiger Hardware.
Kannan sagte, dass die Techniken in dem Papier Teil der Werkzeugkette für mögliche Projekte werden können. Zum Beispiel könnte ein neues adaptives Verarbeitungsprojekt, das kürzlich gestartet wurde, wo er ein Schlüsselforscher ist, diese Fähigkeiten nutzen.