Auf dem Weg zu smarten, tragbaren Vorrichtungen ist Microsoft einen Schritt weiter gegangen.

KI gegen Eichhörnchen

Ofer Dekel, ein Angestellter in Microsofts Redmond Lab, der die dortige KI-Optimierungsgruppe leitet, wollte eigentlich nur gegen Eichhörnchen in seinem Garten vorgehen. Weil diese immer wieder seine Blumenzwiebeln und das ausgelegte Vogelfutter fraßen, trainierte er ein computergestütztes Sichtsystem, das die Tiere ortet, und installierte den Code auf einem Raspberry Pi 3 für 35 US-Dollar (circa 30,70 Euro). Jetzt löst der Einplatinencomputer jedes Mal die Sprinkleranlage aus, sobald er ein Eichhorn wahrnimmt, und scheucht sie damit weg.

Teuer und aufwändig

Geht es nach Dekel sollte jeder Hobby-Bastler in der Lage sein, so etwas zu tun. Die Realität sähe allerdings anders aus, da es sehr kostenintensiv und unpraktisch sei, leistungsstarke Chips oder vernetzte Cloud-Computing-Geräte auf einfachen Dingen wie „Eichhornsensoren“ zu installieren. Miniaturcomputer, wie Raspberry Pi Zero, die wenig Strom verbrauchen, über WLAN und Bluetooth verfügen und nur die Größe einer Kreditkarte haben, eignen sich dagegen hervorragend, um einfachen Vorrichtungen smartes Handeln zu verleihen.

Komprimierte und gestutzte Algorithmen

Ofer Dekel und Manik Varma, der leitende Forscher bei Microsoft Research India, haben dafür gemeinsam mit ihren Teams ausgetüftelt, wie sich ein neuronales Netzwerk von den normalen 32 Bits auf bis zu ein Bit komprimieren lässt. Das Stutzen von Algorithmen, um Redundanzen zu verringern, kann bei Systemen beispielsweise die Geschwindigkeit steigern, ohne Genauigkeit einzubüßen.

Für größere Fortschritte dieser Art sei laut Dekel allerdings noch einige Entwicklung nötig, wie zum Beispiel neue Typen an künstlicher Intelligenz, die explizit auf Geräte zugeschnitten sind, die wenig Strom benötigen.

Demokratisierung der KI

Damit sich Entwickler in der Zwischenzeit selbst daran ausprobieren können, aber auch, um mit deren Hilfe neue Ideen und Hinweise zu generieren, hat Microsoft auf GitHub eine Vorschau der Raspberry Pi-großen Algorithmen für maschinelles Lernen und Trainieren veröffentlicht. Die Freigabe solcher wichtigen Werkzeuge für maschinelles Lernen soll auch die Demokratisierung von KI vorantreiben.

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