Thumb PC使用Google软件为机器人和无人机提供计算机愿景

一个新的USB棒电脑使用谷歌的机器学习软件，使无人机和机器人相当于人眼，并将新智能添加到相机。

Movidius'Fathom Neural Compute Stick是“您的传统PC。它旨在旨在分析像素并为图像提供正确的上下文。

Fathom为像无人机，机器人和摄像机等设备提供了急需的马力，以运行图像识别等计算机视觉应用程序。这些设备通常不会有能力运行计算机视觉应用程序。

Fathom使用Google的嵌入式TensoRFlow机器学习软件进行视觉处理。该设备可以插入设备的USB端口或像覆盆子PI等开发板，又可以为无人机或机器人提供动力。它需要64位Linux OS和50MB的硬盘驱动器空间。

有一个卫生棍子，简单的机器人或无人机可以比现在通常可以做到这很多。例如，无人机可以使用FAROM来避免障碍物并自动导航到特定位置。或者在骑自行车时，在识别像路牌这样的某些对象之后，可以自动开始录制视频。

它还可以为基于IP的家庭安全系统带来更高级别的情境感知。预计连接的摄像机将能够区分人类和动物，通过插入家庭安全中心的USB端口的Fathom Stick处理的计算。

FOHOM的其他申请包括3D建模和扫描，沉浸式游戏，增强现实和手势识别。

在某种程度上，Fathom是NVIDIA Jetson TX1开发板的较小和更高效的版本，也针对机器人，无人机，自动驾驶汽车和物品互联网。FOLMOM就像是TX1的移动相当然 - 它没有生马力，但它在做出特定的视觉识别任务时非常快，同时消耗更少的力量。

Movidius的营销通信总监Jack Dashwood被描述为“离散深入学习加速器”被描述为“离散深入学习加速器”。

Fathom是基于Myriad 2处理器，已经在DJI的旗舰幻影4自主无人机中，这可以感知障碍。Dashwood无法说如果可以将F恶意直接插入Gopro等产品。

MOVIDIOS估计要低于100美元的卫生价格。初步运行将发货到正在开发，测试和使用产品的研究人员，业余爱好者和公司。Fathom将在今年第四季度商业上市。

谷歌是Movidius的主要支持者“视觉处理技术。达什伍德说，Myriad 2芯片将在即将到来的下一代深层学习设备中，达斯伍德说。他无法进一步评论谷歌设备。MovIDIUS处理器已用于Google Project Tango平板电脑。

FOHOM在耗电下的1.2瓦的电力下消耗150千兆比赛。视觉处理在本地发生; Dashwood说，没有必要连接到云服务来识别和识别图像。

FATHOM依赖于机器学习来进行攻击图像，并且需要培训培训以分析像素并为图像提供正确的上下文。这需要创建丰富的数据集，以验证图像的图像。该学习模型通常在PC上开发，然后转移到较小的FATHOM上的TensorFlow软件堆栈。

在大多数情况下，有许多像素必须分析，以便完全了解图像 - 例如，当一个人幸福时，嘴唇采用不同的结构。没有一种方法可以训练训练所有图像，并且学习模型对于摄像机，无人机，机器人和自动驾驶汽车可能是不同的。

图像理解所需的丰富数据集的创建涉及像素的分类和标记的步骤。Fathom使用算法和像素关联的组合来了解图像。在机器学习模型中，情绪和面部识别能力已经变得相当普遍，而距离测量和同时定位和映射 - 这涉及分析图像以更新地图 - 仍然是一个挑战，Dashwood说。

Fathom还拥有12个矢量处理器，可以编程为做各种任务。计算机还具有定制GPU子系统，即视觉处理。