Neurala

L-DNN отделяет замороженный, предварительно обученный "Backbone", который извлекает визуальные признаки, от быстро обучающейся "Head", которая обновляется на устройстве за считанные секунды. Neurala утверждает, что это позволяет развернутой модели изучать новый класс или объект в поле без повторного обучения с нуля или отправки данных на сервер, а также что ее подход к консолидации памяти избегает катастрофического забывания, так что новые знания добавляются без стирания того, что модель уже изучила. Neurala также приводит конкретные показатели: 0,4 секунды для обучения модели по сравнению с примерно шестью часами для эквивалентной традиционной глубокой нейронной сети и 98,4% точности на контрольном тесте с использованием 14 изображений на класс.

L-DNN поддерживает несколько типов моделей зрения, включая классификацию, каждая из которых может обучаться на краю на небольшом количестве размеченных изображений, а не на большом профессионально размеченном наборе данных. Функция "Brain Melding" позволяет нескольким развернутым L-DNN объединять то, что они изучили отдельно, в одну модель, обеспечивая форму федеративного обучения для парка устройств без централизации сырых данных. Возможность "unknown rejection" позволяет развернутой модели отказаться от принудительного ответа на лучший предположительный ответ, когда она не уверена, вместо того чтобы всегда возвращать предсказание.

Neurala не продает готовое программное обеспечение. Она работает напрямую с инженерной командой производителя оригинального оборудования, платформенной компании или системного интегратора через четырехступенчатый процесс (техническое исследование, оценка целесообразности, инженерная интеграция и поддержка развертывания), чтобы упаковать L-DNN в виде программной библиотеки, адаптированной к аппаратному обеспечению этого партнера, от процессоров Intel и ARM до графических процессоров NVIDIA. Поскольку весь рабочий процесс выполняется на устройстве, данные изображений никогда не покидают аппаратное обеспечение партнера, что компания позиционирует как встроенное преимущество в области конфиденциальности и соблюдения норм для регулируемых или чувствительных к безопасности отраслей. Кейс-стадии на сайте Neurala описывают встроенные развертывания для аппаратного обеспечения для изображений, OCR, ориентированного на логистику, и интеллектуальных камер на краю, а среди названных партнеров — FLIR, Sony, Zebra, IHI и Antares Vision.

Модель Neurala — это модель технологического партнерства, а не продукт SaaS с самообслуживанием: цены, сроки интеграции и условия лицензирования обсуждаются в каждом конкретном случае, а потенциальные пользователи оценивают технологию через прямую беседу с инженерной командой Neurala, а не через регистрацию на пробный период.