โดยไมโครซอฟท์ได้ปล่อย Embedded Learning Library (ELL) ผ่านทาง GitHub เพื่อเปิดให้นักพัฒนาสามารถใช้ยกระดับความสามารถในการจดจำภาพให้แก่ Raspberry Pi และแผงวงจรสำหรับพัฒนาอื่นๆ ทั้งนี้ถือเป็นหนึ่งในความพยายามของไมโครซอฟท์ที่จะย่อส่วนซอฟต์แวร์ด้าน Machine Learning ให้ทำงานบนชิปที่ใช้พลังงานต่ำมาก บนอุปกรณ์ที่ไม่ได้เชื่อมต่อกับคลาวด์
ทางไมโครซอฟท์ได้อธิบายผ่านบล็อกว่า ทีมงานกำลังบีบโมเดล Machine Learning ของตัวเองให้ทำงานได้บน Cortex-Mo ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล ARM ที่มีขนาดเล็กประมาณเกล็ดขนมปัง ซึ่งความพยายามในการสร้างความสามารถในการเรียนรู้ตนเองให้แก่อุปกรณ์ที่ไม่ได้เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลายมาก เช่น การผ่าตัดฝังชิปในสมอง
นอกจากนี้ ฟีเจอร์ใหม่ของแอพรูปภาพ Pix ของไมโครซอฟท์บนไอโฟน ยังมีการใช้ระบบ AI บนอุปกรณ์ด้วย ทั้งนี้ ในปัจจุบันไมโครซอฟท์สามารถย่อส่วนโมเดลของกลไก Machine Learning ได้ประมาณ 10 ถึง 100 เท่า แต่การที่จะให้สามารถรันบน Cortex Mo ได้นั้น จำเป็นต้องบีบย่อส่วนให้ได้ถึง 1,000 หรือ 10,000 เท่า
อุปกรณ์เล็กที่สุดที่นักวิจัยเคยทดสอบได้นั้น คือคอมพิวเตอร์ที่ใช้แผงวงจรเดียวอย่าง Arduino Uno ที่มีแรมเพียงแค่ 2 กิโลไบต์ ทางฝั่งหัวหน้านักวิจัยของไมโครซอฟท์อย่าง Ofer Dekel ก็ได้ลองเอา Raspberry Pi 3 ที่ดัดแปลงแล้วมาติดกับเว็บแคม แล้วฝึกให้ยิงน้ำฉีดไปยังกระรอกในสวนของบ้านถ้าตรวจพบอยู่ตอนนี้ พร้อมทั้งแนะนำวิธีปรับแต่งดังกล่าวผ่านทาง GitHub ด้วย
ที่มา : http://www.zdnet.com/article/microsoft-wants-to-bring-ai-to-raspberry-pi-and-other-tiny-devices/
