Amazon lancia la sua fotocamera DeepLens

DeepLens di Amazon: una fotocamera con machine learning integrato

DeepLens: la fotocamera di Amazon pensata apposta per gli sviluppatori
DeepLens di Amazon: una fotocamera con machine learning integrato FASTWEB S.p.A.

Durante la sua conferenza di novembre, AWS (Amazon Web Services) ha annunciato il lancio della fotocamera DeepLens ad un prezzo di 249 dollari pensata appositamente per gli sviluppatori che vogliono costruire e realizzare prototipi di modelli di videocamere con tecnologia machine learning integrata. La compagnia ha iniziato a raccogliere i pre-ordini per la DeepLens qualche mese fa e ora la fotocamera è già in consegna verso gli sviluppatori.

A Seattle è stato organizzato un seminario con Jyothi Nookula, senior product manager di DeepLens e VP di Amazon per permettere ai partecipanti di prendere dimestichezza con l'hardware e i servizi software che rendono perfetto questo prodotto.

Fondamentalmente DeepLens è un piccolo computer basato su Ubuntu e Intel Atom con una fotocamera integrata abbastanza potente da eseguire e valutare i modelli di machine learning. Complessivamente, DeepLens offre circa 106 Gigaflops di prestazioni.

L'hardware è dotato di tutte le classiche porte I/O (ad esempio Micro HDMI, USB 2.0, uscita audio, ecc.) che consentono di creare prototipi di applicazioni, che si tratti di semplici giochi, o app che ti avvisano ogni volta in cui la fotocamera rileva una presenza in cortile o applicazioni industriali che controllano il nastro trasportatore nella tua azienda. La fotocamera da 4 megapixel non è il massimo ma è perfetta per la maggior parte degli utilizzi. Non stupisce il fatto che DeepLens sia perfettamente integrata con il resto dei servizi offerti da AWS. Tra questi possiamo menzionare il servizio Greengrass di Amazon Web Services, utilizzabile per distribuire i modelli a DeepLens, o anche SageMaker, nuovissimo strumento lanciato da Amazon per costruire modelli di learning machine.

Tali integrazioni, inoltre, rendono semplice iniziare a utilizzare la fotocamera. Infatti, se la necessità è quella di eseguire uno dei modelli precostruiti forniti da AWS, questa operazione non dovrebbe richiedere più di 10 minuti per configurare DeepLens e distribuire uno dei modelli alla videocamera. Tra i moduli del progetto ne è previsto uno per il riconoscimento in grado di distinguere tra 20 oggetti differenti, un esempio di trasferimento di stile che permette di modificare l'immagine della fotocamera in stile Van Gogh, un modello per il rilevamento dei volti, un modello capace di distinguere cani e gatti e uno che consente di riconoscere circa 30 diverse azioni (ad esempio suonare la chitarra). Il team che lavora su DeepLens sta inoltre aggiungendo un modello capace di tracciare le pose della testa.

Tutto ciò non è che l'inizio. Come specificato dal team di DeepLens nel corso di un workshop, anche gli sviluppatori che non hanno mai interagito con la macchina per l'apprendimento possono prendere i modelli esistenti e in modo semplice estenderli. Ciò è possibile per via del fatto che il progetto DeepLens è composto da due parti: da un lato il modello con funzione Lambda permette di eseguire determinate azioni sulla base degli otuput dati dal modello e dall'altro, grazie a SageMaker, AWS propone uno strumento in grado di semplificare la creazione dei modelli.

Si potrebbe lavorare molto sullo sviluppo dell'hardware di DeepLens dato che si tratta di un piccolo computer, anche se presumibilmente si sta usando una macchina potente e in aggiunta usando DeepLens tramite la console AWS. Qualora si volesse usare DeepLens come macchina desktop a basso consumo sarà possibile in quanto è già dotato di Ubuntu 16.04.

Per tutti gli sviluppatori che conoscono già i framework per l'apprendimento automatico, DeepLens consente di semplificare il modo in cui vengono importati i modelli dagli strumenti più conosciuti e diffusi, ad esempio Caffe, TensorFlow o MxNet. Degno di nota è il fatto che il team di AWS abbia creato un ottimizzatore del modello pensato per MxNet per renderlo più efficiente su DeepLens.

Perché quindi AWS ha ideato DeepLens? La logica che sta dietro a DeepLens risponde alla necessità di mettere nelle mani degli sviluppatori uno strumento di apprendimento automatico, dichiara Sivasubramanian. Per fare ciò sono state analizzate varie idee e la più promettente è risultata quella per cui gli sviluppatori adorino creare soluzioni direttamente sui dispositivi. E la ragione per cui AWS abbia deciso di creare un proprio hardware invece di appoggiarsi semplicemente ad un partner era il desiderio, basato su una chiara idea dell'esperienza che il cliente doveva secondo loro vivere, di creare un'esperienza quanto più semplice possibile. Quindi, per qualcuno smanioso di costruire qualcosa di divertente, sarebbe stato troppo lungo rispettare i 20 diversi passaggi richiesti, ecco quindi la possibilità di creare progetti tramite DeepLens fornito da Amazon ad un costo di 249 dollari. È vero, non è esattamente a buon mercato ma è senza dubbio, se si è già abituati ad usare ASW e magari Lambda, il modo più semplice per iniziare a creare applicazioni basate sul learning machine.

14 giugno 2018

Fonte: techcrunch.com
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