采访Adi Pinhas,CEO和Brodmann17的联合创始人

Adi Pinhas. 是首席执行官和联合创始人 Brodmann17. ,一个仅软件的深度学习感知技术提供商,带来先进的驾驶辅助系统(ADA)和自动化驾驶到大众市场。

该公司总部位于特拉维夫,最近提出了 一系列资金一轮的1100万美元 并正在扩大其在底特律和德国的运营。

在共同创建Brodmann17之前,Adi Pinhas领导了英特尔的研究团队,开始了两家成功的公司:1998年的警惕技术和2006年的实际情况。

你的背景是什么以及Brodmann17如何开始?

我的背景始终在电脑愿景中,Brodmann17是我开始的第三家公司。我之前的两家公司 也是基于不同的应用和不同市场的计算机视觉。在2012年,在进行计算机愿景时,我们遇到了这种深受学习的新技术,就像其他人一样,我们看到它是计算机愿景的最佳算法。从那时起,我们开始仅用于这些类型的应用程序。

我的联合创始人和我在当时的不同公司工作,为他们发展深入学习,当然它都在云中实施。我们看到了您可以在云中实现的显着成果,我们知道下一个前沿将是AI和深度学习到边缘设备,在那里存在大挑战。服务器端没有多种资源。深度学习的初步实施可能不关心资源。获得这些惊人的结果是如此令人兴奋,最初没有人关心相关的计算成本。

所以我们围绕的想法开始了Brodmann17,我们可以开发深度学习,这与我们之前看到的一样好,但能够在边缘设备上运行。

你面临着什么挑战,迎接这项技术,你是如何克服它们的?

深度学习的大发现,就像许多人现在都说,没什么好的。我们已经在60年代期间了解这个概念。发现的是,如果你申请和创造真正的大,非常深刻的神经网络,那么你开始获得惊人的结果,这不仅仅是更好,但更好。

最初的方法是“让我们投入很多资源,然后我们得到了显着的结果。”一些始终拥有超过30%的错误率的学术基准突然突然不到1%。在边缘设备上运行这些算法的大挑战是如何使用更少的计算来实现相同的结果,并且非常努力。

今天我们知道它几乎不可能修改这些算法。因为这些算法是以这种方式创造的,我们必须重新学习深度学习。我们创建了一种全新的深度学习算法,该算法是从第一天重用计算的算法。我们以一种方式设计了神经网络,允许神经网络的某些部分来重用先前所做的计算。

我们不得不重新学习。我们以允许神经网络的某些部分来重用现有计算的方式设计了我们的神经网络。

Adi Pinhas.

我们的神经网络很大,准确,但独特的计算量仅占通常所需的总计算的5%。 这是我们如何降低计算,从而降低了众所周知的功耗。而不是使用像其他人一样的开源神经网络之一,并尝试优化它,这使您最多可以实现大约在3x到4倍的改进,而不会减少准确性, 我们创造了 从头开始的神经网络。当我们这样做时,有可能以非常不同的方式设计它们来重用计算。和 这是创新;这是我们近两年的起点。

告诉我们 Brodmann17的 ADAS products

来源: Brodmann17.

媒体始终谈论自动车辆和不同程度的自主权。但今天的真正革命并不是在自动驾驶中,它是在先进的驾驶辅助系统(ADAS)中。 ADAS功能包括行人碰撞警告,前进碰撞警告,自动应急制动,自动停车等。

这些功能有时只是对驱动程序的警告信号,或者有时采取像击中制动器一样的动作。这些是今天创造真实革命的功能。他们被数十万人出售,他们已被证明可以挽救生命并减少事故。 这就是为什么我们看到今天的市场寻找ADAS解决方案,这是我们的主要焦点。

我们确实看到了自动驾驶和自动驾驶沿着道路驾驶。我们预计明年将在此次发生更多。但即使是最乐观的估计甚至在几年内谈论了数万辆的自主车辆,而我们与Adas一起谈论了大约数百万。

除了汽车之外,是否是您开发适用的技术 to other domains?

我们的算法非常一般。它可以在不同的域和不同处理器上显示出改进,如您通常在的低功耗处理器 边缘设备。但该算法还显示您可以在服务器上获得此20倍的优势。

这是公司的挑战之一。当您启动公司具有如此广泛适用的技术时,您需要做出决定,因为它对于启动来说太多了。我们看到在服务器端,我们的技术可以提供 一个惊人的成本减少..对于云,忘记大约20倍,甚至2倍是一个很棒的折扣。如果您可以将云开支减少50%,这很棒。

对于车辆和边缘设备,我们不仅仅是减少成本。我们正在提供完整的游戏更换器。所以我们决定专注于此。

对于车辆和边缘设备,我们不仅仅是减少成本。我们正在提供完整的游戏更换器。

在汽车空间中,人们经常将一辆汽车视为在力量和成本方面非常强大的东西,但情况并非如此。在车辆中实施的处理器明显弱于您在AI上从英特尔和NVIDIA的每一天开发的大型处理器;这些芯片在汽车空间中不存在。

您如何在汽车空间中定位贵公司? 什么’对比赛的优势?

汽车空间中的挑战是如何在处理器的成本和计算机大小的成本上进行压力时使其工作。如果您在线搜索,例如,对于Tesla自动驾驶仪计算机,它很大,花费几千美元。这对大众市场来说并不实用。大众市场需要比这更便宜的解决方案,同时实现相同甚至更好的准确性。

这个行业从不妥协准确和精度。但它们也有强大的压力。因为当您查看正在促进安全性和舒适的这些功能时,如自动停车,当然是人们喜欢它们,它们是很棒的功能。移动行业和汽车制造商的主要市场挑战是如何缩小人们愿意为这些功能支付的差距以及实现它们的成本。今天他们太昂贵了,这就是为什么你大多在高级车辆中看到它们,或者有时他们有减少的能力。我们现在看到汽车制造商正试图了解如何将这些功能带到大众市场上,这是 我们有一个很大的优势:我们可以在他们选择的低功耗处理器上工作。

这是基于我们最近看到的时候 汽车制造商需要创造实用的解决方案,可以使用低功耗处理器部署:在我们获得交易并签署开发协议的情况下,我们是唯一能够做到这一点的公司。 汽车制造商为这些应用程序选择的资源量或处理器相对较弱,我们是唯一能够为此感兴趣的公司。

我认为这将是我们公司的主要优势。当然,随着时间的推移,我们将获得越来越多的这些应用程序的经验。

什么 is your business model?

通常在这个空间,当你许可软件时,它是基于的版税。因此,这取决于将使用这项技术的车辆数量。您现在看到不同的商业模式,许多一次性支付业务模型正在由服务替换。汽车制造商也有兴趣了解他们如何在这些新功能周围更改传统商业模式,他们正在向市场引入市场。

完成POC需要多长时间?

POC大约四个月。这些公司希望看到的是算法的质量。他们有自己的内部测试,因此他们不使用学术基准。它们具有更具体的测试,即他们开发的,因此PoC正在测试算法的质量和他们拥有的测试视频。

第二部分是评估,了解它可以在给定的资源条件下实施。一旦我们表明我们可以做到这两种,那么我们 签署一项开发协议,通常提供额外的四到六个月来提供最终软件,以便他们可以开始测试。如果他们需要,他们将它带到不同的法规等。

当我们遇到向汽车制造商销售的公司,汽车制造商或第一款供应商时,通常他们已经决定了关于该规格的决定 他们正在发展的系统–他处理器,摄像机,应用程序,功能等。他们的规划员工这样做以及我们为他们提供的是该系统的代码部分。

您有时会与硬件制造商合作吗?

绝对,我们与许多芯片制造商密切联系。您可以看到我们过去的一些出版物,从日本,来自英国,日本软银以及CEVA DSP等的公司,等等。我们与这些公司密切合作。其中一些是使用我们的代码作为参考设计,甚至在1月份在CES上进行了演示。对于他们来说,能够与像我们这样的软件公司密切合作,这是一个很大的优势。

告诉我们  Brodmann17. team.

该团队的大多数成员都是机器学习工程师。我们有大约20个研究人员,他们专注于机器学习。我们相信,如果您将算法置于算法,那么稍后的一切都很容易。软件的开发,硬件的开发,如果您有正确的算法,一切都变得更容易–也就是说,如果您有足够瘦的算法。

我们相信,如果您将算法置于算法,那么稍后的一切都很容易。

这是我们焦点大多数资源的地方。我们有10人的产品和业务方面或公司面向客户的一侧,现在我们最近完成了我们的系列一轮,我们将建立公司的这一方面–面向客户和 支持侧。我们正在聘请德国底特律的人们等等。

正在招致挑战吗?

在AI中寻找人才今天非常具有挑战性。这就是为什么我们拥有招聘人员,他专门致力于这一点。幸运的是,人们真的喜欢我们在这里做的研究。所以当我们向他们展示一些结果和我们正在做的工作时,它让他们想加入我们。

你觉得到目前为止的公司最大的挑战吗?

这是一个移动的目标。我认为创建团队 是一项挑战,我们需要花费大量时间来看待如何建立它,以便维护核心团队的能力,并能够继续支持这一非常复杂的研究。我认为现在对我们的挑战是生产技术。每个人都在怀疑地看着AI,并思考如何从这些技术制作产品,特别是当你进入汽车空间时。

什么是公司’在过去的12个月里,你的最大成就’特别为其感到骄傲?

我认为与汽车Tier-1公司签署开发协议是一个巨大的成就。对于一家2岁的软件公司能够制定与汽车制造商进行对话的能力,并向他们展示我们的技术足够好,我们可以为他们创造产品,他们可以在他们的车辆中整合是一个巨大的成就对于我们的 团队。这里的每个人都在努力实现技术和产品已经做了一个惊人的工作。

即使你是一个20岁的公司,与汽车制造商联系是一个很大的挑战。对于一家2岁的公司来说,这是我们庆祝的卓越成就。

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