Apple의 CoreML 도구로 A.I. 오프라인으로, 전화의 미래를 바꿔 놓다.

아이폰 엑스의 새로운 인공 지능 도구는 앞으로 10 년 동안 A.I. 클라우드에서 벗어나 오프라인에서 학습하는 컴퓨터의 모든 기능을 사용합니다.

9 월에 발표 된 iOS 11 소프트웨어 업데이트에 포함 된 새로운 프레임 워크 인 CoreML은 개발자가 분석을 위해 서버로 다시 데이터를 보내는 대신 기계 학습 기능을 위해 휴대 전화 프로세서에 액세스 할 수있게 해줍니다. 이를 통해 첫 번째 개발자 중 한 명에 따르면 애플 제품을 활용할 수있는 순간에 애플이 답변을 제공 할 수 있습니다.

"오프라인 A.I. 나는 앞으로 10 년 동안 새로운 유행어가 될 것이라고 생각합니다. "Polarr의 CEO이자 app Album Plus의 개발자 인 Borui Wang은 다음과 같이 말합니다. 역. "클라우드 컴퓨팅과 거의 같은 중요성을 갖게 될 것입니다."

앨범 플러스는 CoreML 기능을 사용하여 사용자의 사진을 지능적으로 정렬하고 편집하는 iPhone 용 무료 앱입니다.

구글과 아마존과 같은 회사는 인공 지능 제공에 대한 클라우드 기반의 접근 방식을 많이 채택했습니다. 아이디어는 기기가 분석을 위해 어딘가에 서버에 데이터를 보내고 이메일에 응답하는 방법이나 외부 날씨와 같은 제안을 제공한다는 것입니다. 고급형 모바일 프로세서를 활용하도록 설계된 소프트웨어를 사용하는 Apple은 인터넷을 통해 데이터를 전송하지 않고 이러한 작업을 수행하려고합니다.

"이것은 다른 모든 회사 들과는 매우 다른 제안이며 사람들은 그것을 알아야한다고 생각합니다"라고 왕은 말합니다.

CoreML은 올해 6 월에 개최 된 6 월 개발자 컨퍼런스에서 소개되었으며 Apple의 Metal 그래픽 툴을 기반으로 광범위한 작업에 적용됩니다. Apple은 iPhone 6 이상의 그래픽 프로세서를 사용하여 이러한 기계 학습 도구를 제공합니다. Nvidia는이 분야에서의 경험을 토대로 자립형 자동차 용 컴퓨터를 개발하기 시작했습니다.

팀 쿡 (Tim Cook) CEO는 "CoreML은 개발자가 기계 학습 기술을 자신의 애플리케이션에 통합 할 수있게 해줄뿐 아니라 모든 프로세스가 디바이스에서 수행되므로 고객의 데이터와 개인 정보를 존중한다"고 밝혔다.

결과는 인상적입니다. Inception V3 벤치마킹은 CoreML에서 실행되는 iPhone 7이 Google Pixel 및 Samsung Galaxy S8보다 분당 6 배 더 많은 이미지를 인식한다는 것을 보여줍니다. iPhone 8 및 iPhone X를 사용하면 CorelML은 기계 학습 작업을 위해 특별히 설계된 A11 Bionic 칩으로 인해 훨씬 ​​빨라졌습니다.

많은 개발자들이 이미 CoreML을 앱에 적용하고 있습니다. Pinterest는 시각적 검색을 제공하기 위해 그것을 사용하고 PadMapper는 사용자가 집을 임대 할 수 있도록 사진을 분석합니다.VisualDX는 피부 상태를 확인하기 위해 카메라를 사용하여 의사를 도울 수 있습니다.

앨범 플러스는 사용자의 사진 컬렉션을 구성하는 데 목적이 있습니다. 자동으로 사진을 향상시키고 편집하고, 사람들을 식별하고, 영수증을 분류하고, 미학을 기반으로 비슷한 사진의 순위를 매길 수 있습니다. 이 모든 작업은 오프라인에서 수행되며 Apple의 도구를 사용하여 데이터가 장치를 떠나지 않도록합니다.

Polarr은 오프라인으로 믿습니다 A.I. 앞으로 몇 년 동안 큰 부분을 차지하게 될 것입니다.

누구도 자신의 사진을 서버에 업로드하여 행동 패턴을 광고 회사에 유출 할 수는 없지만 대부분의 사람들은 이미지 분류 및 검색 분류와 같이 클라우드에서 제공하는 컴퓨팅 서비스가 필요합니다. 해결책? A.I. 서비스를 사용자 장치에 오프라인으로 제공합니다.

애플의 접근 방식은 Wang과 같은 개발자들에게 이점이있다. Wang은 세계 스마트 폰 사용자 중 약 15 %의 청중에게 다가 갈 염려가되는 전화 모델이 몇 가지 밖에 없다. 개발자가 걱정할 구성 요소와 설정이 훨씬 많은 안드로이드는 오프라인 A.I.에 대한 원활한 경험을 보장하기가 더 까다 롭습니다. 앱.

"개발자로서 1,000 대의 전화기에 모델을 적용하는 방법을 찾는 것이 엉망입니다."왕은 말합니다.

오프라인 솔루션은 또한 쿼리에 대한 스마트 응답을 얻기 위해 사용자가 인터넷 연결을 필요로하지 않으며 개발자가 답변을 제공하기 위해 서버를 유지 관리 할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 초기 단계이지만 CoreML은보다 지능적인 장치에 대한 드라이브 내에서 다른 경로를 보여줄 수 있습니다.

"나는 이것을 정말로 믿는다"고 왕은 말한다. "오프라인 A.I. 확실히 모바일 개발에서 다음 큰 일이 될 것입니다."