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Escala profunda

DeepScale, Inc. era una empresa tecnológica estadounidense con sede en Mountain View, California , que desarrollaba tecnologías de sistemas perceptivos para vehículos automatiza...

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DeepScale, Inc. era una empresa tecnológica estadounidense con sede en Mountain View, California , que desarrollaba tecnologías de sistemas perceptivos para vehículos automatizados . El 1 de octubre de 2019, la empresa fue adquirida por Tesla, Inc. [ 1 ]

Historia

DeepScale fue cofundada en 2015 por Forrest Iandola y Kurt Keutzer . [ 2 ] [ 3 ] En 2018, DeepScale recaudó US$15 millones en financiación de Serie A. [ 4 ] En 2018, la empresa anunció asociaciones estratégicas con proveedores de la industria automotriz , incluyendo Visteon y Hella Aglaia Mobile Vision GmbH . [ 5 ] [ 6 ] El 1 de octubre de 2019, la empresa fue adquirida por Tesla , que trabaja en tecnología de vehículos autónomos. [ 1 ]

Tecnología

Antes de la fundación de DeepScale, Forrest Iandola y Kurt Keutzer trabajaron juntos en la Universidad de California, Berkeley , para hacer que las redes neuronales profundas (DNN) fueran más eficientes. [ 7 ] [ 8 ] En 2016, poco después de la fundación de DeepScale, Iandola, Keutzer y sus colaboradores lanzaron SqueezeNet , una DNN pequeña y de bajo consumo energético para visión artificial . [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] Al desarrollar DNN más pequeñas, la empresa ha podido ejecutar aprendizaje profundo en hardware de procesamiento reducido, como teléfonos inteligentes y chips de grado automotriz. [ 9 ] [ 12 ] [ 13 ] En 2018, la empresa anunció que su equipo de ingeniería había superado SqueezeNet y que había desarrollado DNN aún más rápidas y precisas para su uso en productos comerciales. [ 14 ]

En los últimos años, la búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) ha comenzado a superar a los humanos en el diseño de DNN que producen resultados de alta precisión y a la vez se ejecutan rápidamente. [ 15 ] En 2019, DeepScale publicó un artículo llamado SqueezeNAS, que utilizó NAS basado en superredes para diseñar una familia de DNN rápidas y precisas para la segmentación semántica de imágenes. [ 16 ] El artículo afirmaba que las redes neuronales SqueezeNAS superan la curva de compromiso velocidad-precisión de la familia de modelos de redes neuronales MobileNetV3 de Google. [ 17 ] Mientras que Google utilizó miles de días de GPU para buscar el diseño de MobileNetV3, DeepScale utilizó solo decenas de días de GPU para diseñar automáticamente las DNN presentadas en el artículo SqueezeNAS. [ 18 ]

Producto

La empresa desarrolla software de sistemas perceptivos que utiliza redes neuronales profundas para permitir que los automóviles interpreten su entorno. El software está diseñado para integrarse en una plataforma abierta, donde se puede utilizar una amplia gama de sensores y procesadores . [ 5 ] El software puede ejecutarse en una variedad de procesadores, desde GPU NVIDIA hasta chips de procesamiento más pequeños basados ​​en ARM diseñados específicamente para el mercado automotriz. [ 5 ] [ 14 ]

En enero de 2019, la empresa lanzó un producto de software de percepción automotriz llamado "Carver" que utiliza redes neuronales profundas para realizar detección de objetos, identificación de carriles e identificación de áreas transitables. Para lograr esto, Carver utiliza tres redes neuronales que se ejecutan en paralelo. Mientras se ejecutan en tiempo real, estas tres redes realizan un total de 0,6 billones de operaciones por segundo ("tera-ops/seg"). [ 19 ] Como punto de referencia, cada uno de los dos chips redundantes en la placa del sistema informático de conducción totalmente autónoma de Tesla puede realizar 36 tera-ops/seg. [ 20 ] Por lo tanto, 0,6 tera-ops/seg es solo el 2% de la capacidad de cada chip de Tesla.

Adquisición por parte de Tesla

El 1 de octubre de 2019, CNBC informó que Tesla había comprado DeepScale. [ 1 ] Fortune afirmó que "es evidente que la tecnología de DeepScale se integrará en el Autopilot de Tesla , la tecnología de conducción autónoma en la que la compañía está trabajando actualmente". [ 13 ] Además, CNET informó que "el enfoque de DeepScale hacia la autonomía encaja con la visión más amplia que [el CEO de Tesla, Elon] Musk ha promovido durante algunos años. En lugar de depender de LiDAR , Musk siempre ha creído que las cámaras , el radar y los sensores ultrasónicos conformarán un sistema robusto sin otro hardware". [ 21 ]

Referencias

  1. 1 2 3 Kolodny, Lora (1 de octubre de 2019). "Tesla compra la empresa emergente de visión artificial DeepScale en una búsqueda para crear coches verdaderamente autónomos" . CNBC . Consultado el 2 de octubre de 2019 .
  2. ↑ Johnson, Khari (23 de junio de 2020). "SqueezeBERT promete un PLN móvil más rápido manteniendo los niveles de precisión de BERT" . VentureBeat .
  3. ↑ "¿Nos faltan expertos en aprendizaje profundo?" . EE Times . 3 de abril de 2018.
  4. ^ Marinova, Polina (4 de abril de 2018). "Hoja de términos" . Fortuna . Consultado el 22 de mayo de 2018 .
  5. 1 2 3 Yoshida, Junko (2018-01-09). "Visteon trabaja con DNN Vanguard DeepScale" . EE Times . Recuperado el 2018-04-07 .
  6. ↑ Yoshida, Junko (2018-04-03). "¿Nos faltan expertos en aprendizaje profundo?" . EE Times . Consultado el 2018-04-07 .
  7. ↑ Keutzer, Kurt. "Página web de la facultad" . UC Berkeley . Consultado el 22 de mayo de 2018 .
  8. ↑ Keutzer, Kurt. "Estudiantes" . UC Berkeley . Consultado el 22 de mayo de 2018 .
  9. 1 2 Yoshida, Junko (2017-09-21). "DeepScale en Robo-Car: Fuse Raw Data" . EE Times . Recuperado el 22 de mayo de 2018 .
  10. ↑ Iandola, Forrest N; Han, Song; Moskewicz, Matthew W; Ashraf, Khalid; Dally, William J; Keutzer, Kurt (2016). "SqueezeNet: precisión a nivel de AlexNet con 50 veces menos parámetros y un tamaño de modelo <0,5 MB". arXiv : 1602.07360 [ cs.CV ].
  11. ↑ Niedermeyer, Edward (1 de octubre de 2019). "Tesla refuerza su iniciativa de autonomía con la adquisición de personal a gran escala" . The Drive . Archivado del original el 2 de octubre de 2019. Consultado el 10 de noviembre de 2019 .
  12. ↑ Shazar, Jon (5 de abril de 2018). "Steve Cohen compra la caída de los coches autónomos" . Dealbreaker . Consultado el 22 de mayo de 2018 .
  13. 1 2 Reisinger, Don (2019-10-02). "Por qué Tesla adquirió discretamente DeepScale, una startup de aprendizaje automático que está 'exprimiendo' la IA" Fortune . Recuperado el 2019-11-25 .
  14. 1 2 "Cómo convertirse en un ingeniero de aprendizaje profundo full-stack (tiempo: 51:30)" . Silicon Valley Deep Learning Group . Recuperado el 22 de mayo de 2018 .
  15. ↑ Zoph, Barret; Vasudevan, Vijay; Shlens, Jonathon; Le, Quoc V. (2017-07-21). "Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition". arXiv : 1707.07012 [ cs.CV ].
  16. ↑ Shaw, Albert; Hunter, Daniel; Iandola, Forrest; Sidhu, Sammy (2019). "SqueezeNAS: Búsqueda rápida de arquitectura neuronal para una segmentación semántica más rápida". arXiv : 1908.01748 [ cs.CV ].
  17. ^ Howard, Andrés; Sandler, Marcos; Chu, Gracia; Chen, Liang-Chieh; Chen, Bo; Bronceado, Mingxing; Wang, Weijun; Zhu, Yukun; Pang, Ruoming; Vasudevan, Vijay; Le, Quoc V.; Adán, Hartwig (6 de mayo de 2019). "Buscando MobileNetV3". arXiv : 1905.02244 [ cs.CV ].
  18. ↑ Yoshida, Junko (25 de agosto de 2019). "¿Tiene tu chip de IA su propia DNN?" . EE Times . Recuperado el 26 de septiembre de 2019 .
  19. ↑ Landen, Ben (25/01/2019). "DeepScale anuncia Carver21: software modular de percepción de aprendizaje profundo para asistencia al conductor" . Blog de DeepScale . Archivado del original el 02/10/2019 . Consultado el 04/02/2019 .
  20. ↑ Hollister, Sean (22 de abril de 2019). "El nuevo chip de conducción autónoma de Tesla ya está aquí, y esta es la mejor vista hasta ahora" . The Verge . Consultado el 24 de agosto de 2020 .
  21. ↑ Szymkowski, Sean (2 de octubre de 2019). "Según informes, Tesla compra la startup de aprendizaje automático DeepScale para tecnología de autos autónomos" . CNET . Archivado del original el 10 de octubre de 2019. Consultado el 10 de noviembre de 2019 .