Berta Sándor
Beszédfelismerő rendszert fejleszt a Qualcomm
Az amerikai cég olyan megoldáson dolgozik, amely felhőkörnyezet nélkül is működik.
A Qualcomm két neurális hálózat segítségével akarja kifejleszteni az új beszédfelismerő rendszerét, amely internethozzáférés nélkül is működik majd a különböző eszközökön. A gyártó emellett olyan hardvert is szeretne építeni, amely alkalmazkodik a felhasználó viselkedéséhez. A készülő rendszert a bostoni Deep Learning Summit keretében mutatta be a Qualcomm. A megoldás leginkább az internetelérés hiánya miatt váltott ki érdeklődést, hiszen ezen a területen megszokott dolog, hogy a számítási és tárolási kapacitásokat a felhőinfrastruktúra biztosítja, s szintén a felhőkörnyezetben tárolják el a kimondott szavakat is. Az utóbbiakat a gépi tanulás elemzi, majd megfelelő választ küld vissza.
A két neurális hálózat közül az egyik a Recurrent Neural Network (RNN). Chris Lott, a Qualcomm kutatója azt nyilatkozta, hogy a rendszer az online kapcsolat hiánya ellenére 95 százalékos pontosságú. Ugyanakkor azt nem árulta el, hogy mennyi adatot használtak fel a megoldás tanítására és tesztelésére. Az új fejlesztést arra alkalmazzák, hogy megértse a felhasználók szavait és mondatait, s azokat parancsokká és szövegekké alakítsa át. A rendszer tanul a különböző mintákból és a használati tapasztalatokból, sőt, a működését az őt alkalmazó személy viselkedéséhez igazítja. Az egyelőre nem ismert, hogy mindez hogyan működik, de az valószínűnek tűnik, hogy a Qualcomm erre a célra külön ARM-chipeket fejleszt ki.
A felhőkörnyezettől való függetlenség az adatvédelem szempontjából kiváló dolog, viszont hátrányt jelent majd, hogy a neurális hálózatok számára elérhető adatok mennyisége ezáltal korlátozott lesz.
A Qualcomm két neurális hálózat segítségével akarja kifejleszteni az új beszédfelismerő rendszerét, amely internethozzáférés nélkül is működik majd a különböző eszközökön. A gyártó emellett olyan hardvert is szeretne építeni, amely alkalmazkodik a felhasználó viselkedéséhez. A készülő rendszert a bostoni Deep Learning Summit keretében mutatta be a Qualcomm. A megoldás leginkább az internetelérés hiánya miatt váltott ki érdeklődést, hiszen ezen a területen megszokott dolog, hogy a számítási és tárolási kapacitásokat a felhőinfrastruktúra biztosítja, s szintén a felhőkörnyezetben tárolják el a kimondott szavakat is. Az utóbbiakat a gépi tanulás elemzi, majd megfelelő választ küld vissza.
A két neurális hálózat közül az egyik a Recurrent Neural Network (RNN). Chris Lott, a Qualcomm kutatója azt nyilatkozta, hogy a rendszer az online kapcsolat hiánya ellenére 95 százalékos pontosságú. Ugyanakkor azt nem árulta el, hogy mennyi adatot használtak fel a megoldás tanítására és tesztelésére. Az új fejlesztést arra alkalmazzák, hogy megértse a felhasználók szavait és mondatait, s azokat parancsokká és szövegekké alakítsa át. A rendszer tanul a különböző mintákból és a használati tapasztalatokból, sőt, a működését az őt alkalmazó személy viselkedéséhez igazítja. Az egyelőre nem ismert, hogy mindez hogyan működik, de az valószínűnek tűnik, hogy a Qualcomm erre a célra külön ARM-chipeket fejleszt ki.
A felhőkörnyezettől való függetlenség az adatvédelem szempontjából kiváló dolog, viszont hátrányt jelent majd, hogy a neurális hálózatok számára elérhető adatok mennyisége ezáltal korlátozott lesz.