初創企業 Neurala宣布深度學習取得重大進展：不需要雲伺服器，邊緣學習（吳恩達評價）

新智元編譯

Neurala 的待決專利軟體 Lifelong-DNN?（Lifelong-Deep Neural Networks） 克服了神經網路的災難性遺忘問題，這是限制神經網路實時使用的一大問題。

Neurala 昨日宣布在深度學習軟體方面取得重大進展，其軟體的學習過程可以使用或不使用雲，並消除了遺忘以前學到的知識的風險。新的方法正在申請專利，這意味著首次，自動駕駛汽車可以為每個車主或特定的區域進行個性化設計；父母可以教一個玩具去識別他們的孩子，無需擔心侵犯隱私；以及，工業級的機器可以為特定的任務進行升級。

在此之前，如果一個 AI 系統學會了一定數量的對象，並且需要再學習一次，那麼它必須針對所有對象再訓練一次。這種傳統方法需要利用強大的伺服器，通常是雲上的伺服器。Neurala 的 Lifelong Deep Neural Networks（L-DNN）能夠在邊緣學習增量對象（incremental object）。

吳恩達也評價了從雲到「邊緣」轉化的技術，認為會加速消費級IoT，帶來新的贏家

「Neurala 的 Lifelong-DNN 這一突破性的方法促成了那些需要為他們的客戶定製有用的深度學習軟體的汽車公司、消費電子產品公司以及其他公司，」Neurala 首席執行官 Massimiliano Versace（Max）說，「既能在運行中學習，也能在邊緣學習的能力意味著 Neurala 的新方法可以直接在設備上學習，從而不會有雲上學習的所有缺點。此外，它消除了網路延遲，提高了實時性能，並在需要時確保隱私。最重要的是，它將促進一系列無雲應用（cloud-less applications）的開發。」

5月8日至11日在聖何塞舉行的 GPU 技術大會上，Neurala 首次推出該新方法，並進行演示。Neurala CTO Anatoly Gorshechnikov 將在10日下午在該大會舉行「忘記災難性遺忘：在部署後學習的AI」的研討會。

像人類大腦一樣工作的軟體

Neurala 的神經網路軟體使用生物啟發方法來模擬人類大腦學習和分析環境的方式。該軟體可以實現從工業級無人機到消費類電子產品和攝像機的各種智能產品的實時的學習、適應和交互。例如，玩具能夠學會識別它的小主人，安全攝像機可以識別特定的危險物，無人機可以「學習」如何診斷蜂窩塔頂的問題，以避免人類做這些事面臨的危險，此外，無人車可以學會避開障礙物，能夠更加安全。

Neurala 領先開發了用於 NASA 的深度學習神經網路軟體，用於行星探測，這樣的任務中處理能力，電池壽命和通信量都很有限。Neurala 不像其他公司那樣設計利用超級計算機的深度學習神經網路，而是將 Neurala Brain 設計為在需要作出決策時工作。

關於 Neurala

Neurala, Inc. 是一家軟體公司，開發了 Neurala Brain——一個深度學習神經網路軟體，能使機器人，無人機，智能玩具，無人車，智能攝像機等智能產品更加自主、有趣、而且有用。Neurala 提供縣城的定製解決方案，範圍從高端應用到日用消費產品。使用部署 Neurala Brain 的機器人軟體開發套件（SDK）以及普通相機，Neurala 的產品能夠學習人物和物品，並在視頻流中識別到它們，在視頻中找到它們，並且人或物移動時也能實時地跟蹤。Neurala Brain 基於最初為 NASA 和美國空軍開發的技術，目前的客戶包括 Motorola Solutions, Parrot 和 Teal Drones。

Neurala 位於波士頓，Versace 是該公司CEO及聯合創始人之一，有意思的是，Neurala 的四位創始人都擁有波士頓大學的神經認知系統博士學位。Neurala Brain 是它的核心產品，最新 Lifelong-DNN? 則正在申請專利，目前未有發布更多技術細節。

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