MIR - Студия разработки умных устройств (Embedded NN Lab)

Вы слышали про генеративные нейросети, чат-ботов и распознавание картинок. А теперь представьте, что та же мощь переезжает в железо, которое может действовать в реальном мире. Это и есть физический ИИ – софт, который наделяет машины осознанием обстановки и способностью с ней взаимодействовать. Не просто «узнай кошку», а «возьми эту деталь, обойди человека и вставь на конвейер, даже если освещение плохое». Nvidia, естественно, уже в игре. Компания собрала вокруг себя всю экосистему робототехники:...

День матери – праздник, который в embedded-разработке редко отмечают программными одами или инженерными гифками. А зря. Потому что за каждым «умным устройством», каждой нейросетью и каждым алгоритмом стоит не только код и транзисторы, но и женщины, чьи идеи стали отправной точкой для целых областей знаний. В этом тексте – не про обычных мам (хотя они тоже невероятны), а про «матерей технологий»: женщин, которые буквально родили дисциплины, которыми мы сегодня профессионально живём. В XIX веке, когда...

9 мая. Железо не знает страха, но помнит людей Сегодня наши устройства управляются алгоритмами. Но 80 лет назад системой управления был человек. Человек, который написал свой самый важный «код» кровью на поле боя...

Представьте: вы пишете прошивку для нового умного датчика на ESP32. Вы часами отлаживали алгоритмы фильтрации, настраивали энергосберегающие режимы, гордитесь кодом, который передаёт данные в ML-модель на грани устройства. Вы загружаете прошивку… а плата ведёт себя как норовистый котёнок или щенок: то перезагружается, то шлёт нули, то греется так, будто собралась рожать дракона. Вы перебираете код – там идеально. Вы проверяете питание осциллографом – пульсации в норме. И тут вас осеняет: а что если...

Представьте, что большие языковые модели вроде GPT-4 – это огромные заводы. Их «обучение» (тренировка) – это строительство завода. Но чтобы завод работал и выдавал продукцию (отвечал на ваши вопросы), нужны эффективные станки. Это этап инференса – когда модель уже обучена и ею пользуются миллионы людей. Сейчас эти «станки» часто делают на базе GPU (видеокарт). Но GPU – как швейцарские ножи: умеют многое, но для одной задачи (инференса) работают не идеально, потребляя кучу энергии. Корейская компания...