在过去的一年半里,咱们看到有 20 多万人在用咱们的 Voice Kit 和 Vision Kit 产品进行构建、修改和创做。今天,咱们在 Cloud Next 大会上发布了两款新设备,其能够帮助专业工程师在处理器内核上构建支持设备端机器学习 (ML) 的新产品。这两款新设备是:AIY Edge TPU Dev 开发板和 AIY Edge TPU 加速器,两者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。新设备的问世,标志着咱们在将 AIY 扩展为设备端 ML 实验平台的道路上迈出了第一步。浏览器
Edge TPU 是 Google 的特定用途 ASIC 芯片,专为在设备上运行 TensorFlow Lite ML 模型而设计。Edge TPU 的大小不及一美分硬币,却能在这两个方面均有不俗表现。Edge TPU 能够加速设备上的 ML 推理,或与 Google Cloud 配对,建立完整的云到边缘 ML 堆栈。不论在哪一种配置中,本地 ML 加速器均可以经过在设备上直接处理数据来加强隐私性,消除持续链接的须要,减小延迟时间,并能够在低功耗下实现高性能。网络
AIY Edge TPU Dev 开发板是一体化开发板,能够用来对要求快速 ML 推理的嵌入式系统进行原型设计。其基板可提供您对设备进行高效原型开发所需的所有外设链接,包括一个可与各类电气元件集成的 40 引脚 GPIO 接头。其另外一特色在于,当您准备好扩展后,能够将其可移动模块化系统 (SOM) 子板直接集成到您本身的硬件中。框架
AIY Edge TPU 加速器是一个适用于您现有系统的神经网络协处理器。这个小巧的 USB-C 设备能够链接到任何基于 Linux 的系统,执行 ML 推理加速。其外壳上有多个安装孔,能够链接主机板(例如 Raspberry Pi Zero)或您的自定义设备。机器学习
设备端 ML 技术的发展方兴未艾,咱们火烧眉毛地想知道人们会如何应用这两款产品来解决现实问题,例如提高制造设备的可靠性、检测产品中的质量控制问题、追踪零售客流量、构建自适应汽车传感系统,以及更多超乎想象的应用领域。这两款设备预计将于今年秋天在美国线上发售,在其余国家的发售也会紧随其后。模块化
在2017 年上半年,谷歌宣布了一个新的开源计划--AIY Projects(AIY计划),其目标是让每一个Maker(创客)都能DIY本身的 AI 人工智能产品,让更多人能学习、探索并体验人工智能。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself,顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目,创客能够利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。工具
谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。性能
AIY Voice Kit(语音套件) 做为一款语音开发工具,能够链接云服务,如 Google 的 Assistant SDK 或者 Cloud Speech API。用户可在此基础上建立虚拟语音助手、为本身的项目添加语音交互功能。学习
AIY Vision Kit(视觉套件)是一套简单的计算机视觉系统,可运行 3 种基于 TensorFlow 的类神经网路模型应用程序。Vision Kit 谷歌首个在设备上提供神经网络加速的项目,能在不链接到云的状况下提供计算机视觉支持,也就说,用户能够离线使用。开发工具
值得注意的是,AIY Vision 套件中的 Vision Bonnet 采用了 Intel Movidius MA2450 处理器,它能够强化 Raspberry Pi 的视觉处理。网站
今年 4 月份,谷歌对这 2 款套件进行了配件更新,更新后的 AIY 套件各自增长了一套新树莓派单板计算机(Raspberry Pi Zero WH),而且都预装了 Micro SD 卡,其中 Vision Kit 还包含了一枚 Raspberry Pi 摄像头。
除了在 AIY Projects 网站能够下载视觉套件的预训练模型,谷歌也推出了基于 TensorFlow 框架的 TensorFlow.js,有了这项工具,即便不是机器视觉领域的专家,你们也能够实现不少应用场景,好比在浏览器中训练本身的宠物脸辨识系统,在自家的监视系统中使用等等。