Sie werden schnell feststellen, dass DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) tief in diese Technologie involviert ist und direkt in Neurala investiert hat. DARPA entwickelt Technologien für militärische Zwecke und ist stark auf transhumane Fortschritte ausgerichtet, die zu Mensch-Maschine-Hybriden oder Supersoldaten führen. Mit der baldigen Einführung von 5G Wireless werden diese Kameras eine Hochgeschwindigkeits- und Echtzeitintegration mit dem Internet of Everything sowie umfangreiche Überwachungs- und Nachrichtendatenbanken aufweisen. Was ist nicht zu wissen? ⁃ TN Editor
Ein vom menschlichen Gehirn inspirierter Ansatz für maschinelles Lernen steht vor der Revolutionierung der Straßensuche.
Auch wenn der Cop, der dich zieht over erkennt dich nicht, die Körperkamera auf seiner Brust könnte in Zukunft sein.
Der Gerätehersteller Motorola gab am Montag bekannt, dass er in Zusammenarbeit mit dem Software-Startup Neurala für künstliche Intelligenz "Echtzeit-Lernen für eine Person von Interesse" für Motorola-Produkte wie die Si500-Körperkamera für die Polizei entwickeln wird AI Firma gab heute in einer Pressemitteilung bekannt.
https://www.youtube.com/watch?v=Sr92JTy4XgY
Der in Italien geborene Neurowissenschaftler und Neurala-Gründer Massimiliano Versace ist der Schöpfer der zum Patent angemeldeten Bilderkennungs- und maschinellen Lerntechnologie. Es ähnelt anderen Methoden des maschinellen Lernens, ist jedoch weitaus skalierbarer, sodass ein Gerät, das von diesem Polizisten auf der Schulter getragen wird, lernen kann, Formen und - möglicherweise Gesichter - so schnell und zuverlässig zu erkennen wie ein viel größerer und leistungsfähigerer Computer. Es ahmt das Gehirn von Säugetieren nach und nicht wie Computer traditionell funktionieren.
Die Forschung von Versace wurde zum Teil von der Defense Advanced Research Projects Agency oder von Versace finanziert DARPA unter einem Programm namens SyNAPSE. In einem 2010-Papier fürIEEE Spektrumbeschreibt er den Durchbruch. Grundsätzlich erledigt eine winzige Konstellation von Prozessoren die Arbeit verschiedener Teile des Gehirns - was manchmal als neuromorphe Berechnung bezeichnet wird - oder „Berechnung, die zwischen Hardware, die wie der Körper eines Neurons verarbeitet wird, und Hardware, die die Art und Weise verarbeitet, wie Dendriten und Axone tun. " Versaces Forschungen zeigen, dass AIs in dieser Umgebung mit viel weniger Code lernen können.
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