Amazon представил беспроводную камеру DeepLens с поддержкой глубинного обучения

При создании камеры DeepLens компания AWS сотрудничала с Intel, что позволило в итоге предложить разработчикам и конструкторам самых разных уровней квалификации подходящие инструменты для проектирования и создания продуктов на базе искусственного интеллекта и технологий машинного обучения.

Анонс видеокамеры последовал за недавним выпуском средств разработки Intel Speech Enabling Developer Kit, представляющих собой законченное решение для создания внешнего аудио-модуля, которое позволяет реализовать голосовое управление в дальней зоне и облегчает сторонним разработчикам проектирование потребительских продуктов с интегрированным голосовым сервисом Alexa Voice Service.

Камера DeepLens сочетает в себе выдающиеся вычислительные возможности и простой в освоении пользовательский интерфейс, позволяющий осуществлять обучение и внедрение моделей в облаке. Построенная на базе процессора Intel Atom X5 и оснащенная встроенным графическим ядром с поддержкой обнаружения и распознавания объектов, камера DeepLens использует оптимизированные Intel программные инструменты и библиотеки для работы с глубинным обучением (в том числе библиотеку Intel Compute Library для нейронных сетей Deep Neural Networks, Intel clDNN), что позволяет запускать модели компьютерного зрения в режиме реального времени непосредственно на устройстве, помогая тем самым минимизировать издержки и обеспечивая высокую отзывчивость приложений.

Сегодня мы наблюдаем новую волну инноваций, которая в числе прочего затрагивает всю индустрию умного дома, и которая стала возможной благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и машинного обучения, – говорит Майлс Кингстон, генеральный управляющий подразделения Smart Home Group в корпорации Intel. – При создании камеры DeepLens был задействован весь спектр компетенций Intel в области программного и аппаратного обеспечения, что позволило в итоге предложить разработчикам мощный инструмент для формирования нового опыта и впечатлений, открывающий бесконечные возможности для проектов умного дома.

Разработчики могут в кратчайшие сроки приступить к проектированию и созданию продуктов на базе искусственного обучения и машинного интеллекта за счет использования заранее сконфигурированных фреймворков, уже доступных на устройстве. Фреймворк Apache MXNet поддерживается камерой уже сегодня, поддержка Tensorflow и Caffe2 будет реализована в первом квартале 2018 года.