谷歌 Movidius将深度学习带入移动设备

Movidius周三宣布，它正与谷歌合作，深入学习移动设备。

谷歌将采购Movidius最新的旗舰芯片 - MA2450和软件开发环境，并将作为回报，为Movidius的神经网络技术路线图做出贡献。

这可能会导致智能手机和其他移动设备能够快速准确地理解图像和音频。

Movidius技术

MA2450是Movidius的Myriad 2视觉处理器单元中最强大的迭代，该公司称其是唯一可用于执行复杂神经网络计算的商业解决方案。

Movidius说，Myriad 2是第一款永远在线的视觉处理器。

它具有可编程架构，并附带Myriad开发套件或MDK，其中包括软件开发框架。这可以让开发人员整合专有功能并构建任意处理流水线，同时利用Movidius提供的视觉，成像和线性代数软件库以及参考视觉处理管道示例，所有这些都是源代码。

MDK包括所有必要的编程和调试工具。

Movidius的Myriad VPU处理器为Google的 Project Tango提供支持。

您能期待什么

“我们可以期待看到运行时深度神经网络用于语音到文本，视觉以及在手机，相机，汽车，医疗设备和其他设备中运行的许多其他智能机器应用程序，因为DNN模型可以下载并与之断开连接云，“ Gartner研究员汤姆奥斯汀说。

Tirias Research的首席分析师Jim McGregor警告说：“请记住，与Google合作开展项目并不一定能转化为产品 。” “然而，这几乎可以用于所有设备，并且远远超出了面部识别;这是机器学习。”

他告诉TechNewsWorld，面部识别和视网膜扫描技术使“可以显着提高指纹的安全性，甚至可以帮助识别人。”

IHS Technology的首席分析师Wayne Lam建议，面部识别可以用于双因素身份验证，谷歌可以像使用指纹ID一样将其烘焙到Android中。

他告诉TechNewsWorld，谷歌也可以将这项技术应用于家庭安全平台。“Think Nest和其他IoT使用。”

技术的潜在用途

银行将开始广泛使用智能机，Gartner的 Austin合着的一份报告显示，大多数银行将在未来几年内投资六种主要类型的智能机。

他告诉TechNewsWorld，谷歌与Movidius合作产生的智能机器可以使无线银行更加安全。

其他可能的用途包括验证远程登录企业网络的用户或管理员，以及出于安全目的跟踪和验证用户以及根据需要进行配置或取消配置。

“面部识别和视网膜扫描比任何更常见的安全解决方案更加安全和用户友好，” Tirias Research的 McGregor说。“这可以让用户轻松登录并以安全的方式开始使用平台。”

他建议，该技术还可用于医疗和工业自动化领域的可穿戴设备和工业应用，物联网可能会发挥作用。

一种新趋势出现

“这种能力不仅限于Movidius解决方案，”McGregor指出。“Qualcomm正在与其图像信号处理器结合使用，这可以通过利用ISP，DSP，GPU，VPU和CPU资源在大多数SoC中完成。”

Gartner的奥斯汀建议，微软，苹果“以及各种社交网站如Facebook，亚马逊，百度，IBM以及其他几千家公司”也可能效仿。

IHS的Lam表示，随着全球智能手机销售放缓，“我们将看到越来越多的努力为Android和iOS等平台创造差异化价值，以便跟上激烈的竞争和创新步伐。”