এভাবে এভাবে এআই-লাদেন ভবিষ্যতের জন্য গুগল অ্যান্ড্রয়েড প্রস্তুত করছে কিভাবে

অ্যান্ড্রয়েডের ভবিষ্যতটি আরও স্মার্ট হবে, নতুন প্রোগ্রামিং সরঞ্জামগুলির কারণে গুগল গত বুধবার উন্মোচন করেছে। কোম্পানিটি তার গুগল আই / ও ডেভেলপার কনফারেন্সে মূল বক্তব্যের সময় স্মার্টফোন এবং অন্যান্য মোবাইল ডিভাইসগুলিতে চালানোর জন্য ডিজাইনের মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কের একটি সংস্করণ TensorFlow Lite ঘোষণা করেছে।

"TensorFlow Lite একটি নতুন স্নায়ু নেটওয়ার্ক API সিলিকন-স্পেশাল অ্যাকসিলেটরগুলিতে টোকা দেওয়ার জন্য, এবং আমরা [ডিজিটাল সিগন্যাল প্রক্রিয়াকরণ চিপগুলি] বিশেষ করে নিউরাল নেটওয়ার্ক অভিযান এবং প্রশিক্ষণের জন্য ডিজাইন করার আশা করি ", ডেভ বার্ক বলেন, অ্যান্ড্রয়েডের জন্য গুগল এর ভাইস প্রেসিডেন্ট ইঞ্জিনিয়ার। "আমরা মনে করি এই নতুন দক্ষতা একটি পরবর্তী প্রজন্মের অন-ডিভাইস বক্তৃতা প্রক্রিয়াজাতকরণ, চাক্ষুষ অনুসন্ধান, বর্ধিত বাস্তবতা, এবং আরো কিছুকে সহায়তা করবে।"

লাইট কাঠামোটি শীঘ্রই ওপেন সোর্স টেনসরেফ্লো প্রকল্পের একটি অংশ তৈরি করবে, এবং নিউরোলজিক্যাল নেটওয়ার্ক এপিআই পরবর্তী বছরের এই অ্যানড্রয়েডের পরবর্তী প্রধান রিলিজে আসবে।

[আরও পাঠ্য: প্রতি বাজেটের জন্য সেরা অ্যান্ড্রয়েড ফোন ]

মোবাইল হার্ডওয়্যারের ভবিষ্যৎ হিসাবে গুগল কি দেখতে পায় তার জন্য কাঠামোর গুরুতর প্রভাব রয়েছে। এআই-ফোকাসেড চিপগুলি স্মার্টফোনের জন্য আরও উন্নত মেশিন লার্নিং কম্পিউটেশনগুলি যতটা ক্ষমতা গ্রহণ না করে তা পরিচালনা করতে পারে। মেশিন অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে বুদ্ধিমান অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য আরও অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে, ডিভাইসের যে ক্রিয়াটি আরও সহজে সম্ভব করে তোলে সেটি কী।

এখনই, অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উন্নত মেশিন লার্নিং নির্মাণ করা হচ্ছে- বিশেষ করে যখন প্রশিক্ষণ মডেলের ক্ষেত্রে- কপিরাইটেশনের পরিমাণ প্রয়োজন ক্ষমতা যে সাধারণত গরুর মাংসের হার্ডওয়্যার, অনেক সময় এবং অনেক ক্ষমতা প্রয়োজন গ্রাহক স্মার্টফোন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এটি আসলেই কার্যকরী নয়, যার মানে তারা প্রায়ই ইন্টারনেটে প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনে ইমেজ, পাঠ্য এবং অন্যান্য ডেটা পাঠিয়ে বৃহৎ ডেটাসেনটারের প্রক্রিয়াকরণকে অপ্রয়োজনীয় করে তোলে।

প্রক্রিয়াকরণ যে ক্লাউডে থাকা ডেটা বিভিন্ন ডাউনসাইডের সাথে আসে ম্যাট অন্তর্দৃষ্টি ও কৌশলটির প্রধান বিশ্লেষক প্যাট্রিক মুহারহেড: ব্যবহারকারীরা তাদের ডেটা একটি কোম্পানির সার্ভারে হস্তান্তর করতে ইচ্ছুক হতে পারে এবং অপারেশনটি কম-ভ্যাটেন্সিটি নিশ্চিত করার জন্য তাদের সমৃদ্ধ পর্যাপ্ত সংযোগ সহ একটি পরিবেশে থাকতে হবে।

ইতিমধ্যে বাজারে একটি মেশিন লার্নিং-নির্দিষ্ট ডিএসপি সঙ্গে একটি মোবাইল প্রসেসর আছে ইতিমধ্যে। কোয়ালকম স্ন্যাপড্রাগন 835 টি-টেকনোলজি ফ্ল্যাশকে সমর্থন করে হেক্সাগন ডিএসপি। ডারএসপিগুলিও কার্যকারিতা প্রদানের জন্য ব্যবহার করা হয়েছে যেমন "ওকে, গুগল" গুগল সহকারীর জন্য জাগরণ মাপকাঠিতে মুরহেডের মত।

ব্যবহারকারীদের ভবিষ্যতে আরো মেশিন লক্ষণ অ্যাক্সিলারেশন চিপগুলি দেখার আশা করা উচিত, মুহারহেড বলেন। "মুরের আইন মন্থর হয়ে যাওয়ার পরেও, এটি একটি বৈপরীত্যীয় কম্পিউটিং মডেল ছিল," তিনি বলেন। "আমরা বিভিন্ন ধরনের প্রসেসর ব্যবহার করছি বিভিন্ন ধরণের কাজ করতে, এটি একটি ডিএসপি কিনা, এটি একটি [ক্ষেত্র-প্রোগ্রামযোগ্য গেট অ্যারে], অথবা এটি একটি সিপিইউ কিনা। এটা ঠিক যে আমরা ডান গহ্বরের জন্য সঠিক গল্ফ ক্লাব ব্যবহার করছি। "

গুগল ইতিমধ্যেই এমএল-স্পেশাল হার্ডওয়্যারে তার লেন্সের টেন্সর প্রসেসিং ইউনিট চিপগুলির সাথে বিনিয়োগ করছে, যা নতুন মেশিন লার্নিংয়ের প্রশিক্ষণ উভয়ই দ্রুতগতিতে ডিজাইন করা হয়েছে। বিদ্যমান মডেলগুলির মাধ্যমে অ্যালগরিদমগুলি এবং ডেটা প্রক্রিয়াকরণ। বুধবার, কোম্পানিটি সেই হার্ডওয়্যারটির দ্বিতীয় সংস্করণ ঘোষণা করে, যা মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণ এবং পরিচয়ের গতি বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

কোম্পানি স্মার্টফোন-ফোকাস মেশিন লার্নিং কাঠামোর সাথে একমাত্র নয়। ফেসবুকে গত বছর ক্যাফ ২২ নামে একটি মোবাইল ভিত্তিক এমএল ফ্রেমওয়ার্ক দেখানো হয়েছে, যা কোম্পানির লাইভ স্টাইল ট্রান্সফার ফিচারের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।