Разработчик
Мотив НТ, Лаборатория Касперского
Цель
Подтвердить эффективность использования нейроморфного процессора для распознавания движущихся объектов.
Применение технологии
- (СКУД в промышленности, ритейле, управлении коммерческой недвижимостью, здравоохранении)
- "умный город" и экстренные службы
- транспорт и логистика
Программно-аппаратный комплекс
- персональный компьютер
- нейроморфный акселератор с процессором АЛТАЙ-1
- NVidia Geforce GTX 1650 Ti
- сверточная нейронная сеть - 4 слоя
- фреймворк Kaspersky Neuromorphic Platform (в тч пакет knp_ann2snn)
- эмулятор АЛТАЙ
Чтобы продемонстрировать энергоэффективность нейроморфного процессора в детекции движухися объектов сравнивались классические нейронные сети, исполняемые на NVidia Geforce GTX 1650 Ti, и спайковые нейронные сети, размещенные на АЛТАЙ-1.
В качестве объекта интереса использовалась бытовые предметы, размещенные на движущейся платформе.
В качестве объекта интереса использовалась бытовые предметы, размещенные на движущейся платформе.
В процессе работы доказано, что потребляемая мощность спайковых нейронных сетей на базе нейроморфного процессора ниже чем у классических сетей, размещенных на GPU. Более того, в состоянии покоя процессор потребляет минимум энергии.