神奇之旅！这款为 NASA 开发的深度学习 AI 已经落地。
编辑：zhidixcom (公众号:zhidxcom) |袁晨介绍：近日，AI初创公司Neurala完成了价值1万美元的A轮融资，对此，创始人之一范思哲笑称，Neurala为火星开发了AI技术，但现在又把它带回了火星。
地球。
与传统的深度学习工具包或基于强大云计算服务器的在线方法不同，Neurala的AI软件最大的亮点在于它可以在智能手机中的低功耗芯片上独立运行。
Neurala首席执行官Massimiliano Versace将公司成立日期定为2016年NASA前来寻求合作的日子。
NASA在《电气工程师学会期刊》（IEEE Spectrum）上发表文章，指出了波士顿一个研究项目的最新进展大学由军方资助开发用于大脑扩展微处理器的软件。
与此同时，航天局也指出。
我想知道范思哲和他的同事是否可以帮助开发用于美国宇航局自由探索火星的机器人探测器的软件控制器。
事实上，NASA的想法并不容易实现。
这得益于火星探测器的计算能力。
、交互能力、能量都受到一定的限制。
NASA工程师希望利用人工智能，仅依靠低端相机获得的图像即可在不同环境下执行导航操作。
更重要的是，这些人工智能软件仅在单个 GPU 上运行。
在芯片上运行即可完成上述工作。
六年多后，范思哲的初创公司 Neurala 开始测试其为 NASA 开发的升级版人工智能大脑的原型。
他们的目标是在几个月内抓住特定用户。
席卷市场。
近日，Neurala完成1万美元A轮融资。
Versace 开玩笑说，Neurala 为火星开发了 AI 技术，但现在又把它带回了地球，比如 NASA 的火星探测器和快速飞行。
无人机和自动驾驶汽车都可以配备人工智能，快速识别周围的物体并做出判断。
该公司与无人机公司和一家专注于自动驾驶汽车未来的汽车制造商签订了许可协议。
Neurala 的人工智能系统可以实时识别行人、汽车和骑自行车的人。
它还可以直接运行在低功耗智能手机芯片上，无需依赖云端。
原则上，Neurala 的 AI 大脑的想法是基于深度学习领域的最新进展——人工神经网络训练自己执行任务，例如通过多级处理过滤相关数据以执行对象识别。
但与谷歌、亚马逊、Facebook等科技巨头以及众多AI初创公司不同的是，它们基于强大的云计算服务器提供深度学习工具包和在线服务； Neurala 的人工智能软件可以在智能手机的低功耗芯片上运行。
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Versace 拒绝详细描述，但指出 Neurala 的秘密是专注于边缘计算——依赖于板载硬件，而不是基于集中式系统的方法。
与基于强大云计算服务器的深度学习工具包和在线方法不同，Neurala 的人工智能软件可以在智能手机的低功耗芯片上运行。
该公司专注于通过边缘计算实现快速高效的深度学习。
这就解释了为什么范思哲到目前为止似乎不太担心竞争。
Neurala 的秘密武器主要是它的软件——它跨越硬件，可以在各种行业标准处理器上运行，例如 ARM、Nvidia 和英特尔制造的处理器。
Neurala 的一些早期客户已获得该公司的技术许可，以便通过 Neurala 的软件扩展包满足他们的需求。
一个典型的例子是无人机初创公司Teal Versace，该公司在其高速竞赛无人机中使用Neurala的机载软件，实现“自动跟踪人员”等功能。
无人机行业可以被认为是 Neurala 迄今为止最大的收入来源；事实上，该公司确实与世界上最大的无人机公司之一 Parrot 有着长期的合同关系。
Neurala 产品和营销副总裁 Roger Matus 表示，目前还不能透露制造商的名称，但他也提到 Neurala 的解决方案将帮助汽车实时识别行人或街道标志等物体。
该技术目前正在量产车型上进行测试。
其中三分之一的类别涉及摩托罗拉解决方案，该解决方案使用 Neurala 的人工智能技术提供服务，例如警察和消防部门的应急人员。
Matus 表示，Neurala 也渴望将其深度学习人工智能应用于机器人玩具或家庭机器人。
“想象一下，一个家庭机器人可以识别是谁在向它发出命令。
而且，当你说给我一瓶啤酒时，它会知道那是哪种啤酒，”他说，并补充说此类应用程序需要与用户快速、顺畅地沟通。
交互，这是云系统很难保证的。
自 Neurala 诞生以来的 10 年里发生了很多事情。
2006 年，范思哲正在进行他的博士研究，研究硬件如何成为人工智能的主要绊脚石。
这使得他和他的同事 Anatoly Gorshechnikov 和 Heather Ames 认为 GPU 是人工智能未来的主要候选者。
很快，他们成功申请了使用GPU支持神经网络的专利，并创建了Neurala。
对此，范思哲感慨：“从在餐厅外的餐巾纸上写下这项专利，到将该技术应用到顾客身上，这是一段痛苦的旅程。