Определение угловой скорости и предсказание направления вращения вентилятора с помощью нейросетей, размещенных на GPU, CPU, ARM-процессоре и АЛТАЕ-1.
Разработчик
Мотив НТ, Лаборатория Касперского
Цель
Подтвердить эффективность использования нейроморфного процессора для видеоаналитики быстротекущего процесса
Применение технологии
- трекинг объектов
- мониторинг оборудования
- прогнозирование опасных ситуаций
Программно-аппаратный комплекс
- DVS-камера
- персональный компьютер
- нейроморфный акселератор с процессором АЛТАЙ-1
- NVidia Geforce GTX 1650 Ti
- Rockchip RK3588S
- сверточная нейронная сеть - 7 слоев
- фреймворк Kaspersky Neuromorphic Platform (в тч пакет knp_ann2snn)
- эмулятор АЛТАЙ
Чтобы продемонстрировать высокую энергоэффективность нейроморфного процессора в характеризации быстротекущих процессов применялись нейронные сети, исполняемые на мобильном GPU, CPU, процессоре NVidia и на АЛТАЙ-1.
В качестве модели физического процесса использовался вентилятор с управляемой частотой. Нейронная сеть предсказывала скорость и направление его вращения.
В качестве модели физического процесса использовался вентилятор с управляемой частотой. Нейронная сеть предсказывала скорость и направление его вращения.
В процессе работы доказано, что связка событийной (DVS) камеры и нейроморфного процессора позволяет эффективно решать задачи характеризации физических объектов, а потребляемая мощность АЛТАЙ-1 на 3 порядка меньше чем у классических GPU. Более того, в состоянии покоя процессор потребляет минимум энергии.
Демонстратор был представлен на научной конференции Kaspersky Neuromorphic AI и форуме Микроэлетроника в 2023.
