Компанія Google випустила конструктор для самостійного складання AIY Vision Kit, призначений для аматорських проектів в області штучного інтелекту. У комплект входить камера і спеціальний чіп, який дозволяє обробляти зображення прямо на пристрої без необхідності в підключенні до зовнішнього комп'ютера або хмарного сервісу, повідомляється в блозі компанії.
В останні кілька років алгоритми штучного інтелекту дозволили досягти великого прогресу в багатьох областях, наприклад, у розробці безпілотних автомобілів. Але такі алгоритми як правило вимагають дуже великих обчислювальних потужностей, тому любителі рідко розглядають їх для своїх проектів.
У травні 2017 року Google оголосила про запуск проекту AIY Projects, в рамках якого компанія випускатиме недорогі набори-конструктори для аматорських проектів у галузі штучного інтелекту. Перший набір із серії дозволяв зібрати пристрій для розпізнавання голосу. Тепер компанія представила новий конструктор для обробки зображень. Він складається з картонного корпусу, динаміка, об'єктивів для камери, кабелів і деяких інших компонентів. Крім цього користувачеві необхідно окремо купити одноплатний комп'ютер Raspberry Pi Zero W, спеціальну камеру для нього, SD-карту і адаптер харчування.
Головною особливістю набору стала включена в комплект плата VisionBonnet з чіпом Intel Movidius. Вона дозволяє використовувати нейросетеві алгоритми прямо на платі без необхідності в додатковому комп'ютері або хмарних сервісах. За замовчуванням її програмне забезпечення містить три натреновані нейросетеві моделі, засновані на розробленому в Google фреймворку машинного навчання TensorFlow, призначені для розпізнавання об'єктів різних типів. Також користувачі можуть натренувати інші моделі на комп'ютерах або хмарних серверах, і завантажувати їх на камеру. Камера доступна для замовлення за ціною 45 доларів, її поставки повинні початися в грудні.
Торік MovidIus, чіп якої лежить в основі камери, представила компактний обчислювальний модуль, що підключається за USB, який дозволяє проводити обробку зображення алгоритмами машинного навчання.