Intels nye hjerne-lik A.I. Chip bringer neste generasjons statistikk til motorsport

Ferrari løp er høyoktane og brennende raske showdowns. Hele komplekset av et løp kan helt forandre seg i blikket på øyet. Til unseasoned påskueren kan disse bilkonkurransen være vanskelig å følge med mens du ser på en TV-skjerm.

Det California-baserte teknologiselskapet Intel avduket en ny chip med dype læringsfunksjoner på NIPS 2017-konferansen tilbake i desember. De kaller det "Nervana Neural Network Processor", og selskapet setter den til bruk ved å samarbeide med Ferrari Nord-Amerika for å gi sanntids dynamisk statistikk til asfalten.

"Vi bruker A.I. å annotere kringkastet droneopptak i sanntid, forteller Naveen Rao, daglig leder for Artificial Intelligence Products Group på Intel, Omvendt. "Dette vil forbedre vifteopplevelsen ved å vise teamet bilen er på, tidsgapet for føreren bak ham, og andre detaljer som måtte ha blitt redigert manuelt før."

Ikke bare vil dette forbedre hvordan fans ser på løp, men lagene får også tilgang til data som frem til nå kun kan analyseres etter løpet.

Informasjon om bilens motoreffektivitet er avgjørende for pitbesetninger og fans som ønsker å vite hvordan deres favorittdriveres metalliske steed utfordrer seg i løpet. Prosessoren mater disse tallene, kjent som telemetriske data, til stat-sultne fans og lag.

Intels chip vil også kunne analysere live video tatt av droner for å sammenligne utgangsvinkelen en sjåfør tar i hver av sine svinger fra runde til runde. Teknologien kan da identifisere hvilken sving som var den raskeste, og gir nyfunnet statistikk som aldri hadde blitt presentert under et løp før.

"Dette viser at denne teknologien kan brukes på flere måter enn i helsevesenet, landbruket og finansmarkedet at hver A.I. Selskapene går etter. "sa Rao. "Selvfølgelig går vi også etter alle disse tingene, men ting som dette er mer moro."

Mye maskinlæringsteknologi er kjørt på grafiske prosesseringsenheter, som Rao sier tjener deres formål, men er ikke ideelle for å kjøre disse typer systemer. NNP bruker menneskelige hjerne-lignende funksjoner for å gjøre disse neste generasjons Ferrari-statistikk mulig.

Rao forklarer at brikken diffuserer informasjon på samme måte som den menneskelige hjerne, ved å lagre lignende data på flere steder for å gjøre det lettere og raskere å få tilgang.

Han sa også at menneskets hjerne er svært effektiv fordi den ikke håndterer ekstremt nøyaktige data. Intels nye prosessor gjør noe lignende. Det nedgraderer nivået av presisjon, noe som er så lite du ikke ville kunne fortelle, til fordel for raskere og mer effektiv behandling. Tenk på det som avrunding: Du trenger egentlig ikke å gå til tiende desimal for å få svaret du vil ha.

Disse to faktorene gjør det mulig for lynnedslaget som knuses mot motorsports behov.

Så neste gang du ser på en flåte med italiensk ingeniørarbeid som bomber ned rasebanen, husk at all denne statistikken er takket være en liten kopi av menneskets hjerne.