Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Apprentissage profond pour les petits appareils

Anudeepsekhar Bolimera

L'exposé a pour objectif de fournir un aperçu opportun du domaine en évolution rapide des technologies d'apprentissage profond et d'intelligence artificielle pour les appareils mobiles. L'activation de l'apprentissage profond sur les appareils mobiles offre plusieurs avantages tels que la confidentialité des données et des temps de réponse plus rapides. Alors que les paradigmes de calcul traditionnels reposent principalement sur le cloud computing et la connectivité au cloud, les récentes avancées dans le domaine ont permis de nombreuses applications mobiles. Les appareils mobiles sont limités par des considérations de taille, de poids, de surface et de puissance ainsi que par leurs capacités de calcul. En abordant certains défis clés du déploiement de l'apprentissage profond sur les appareils mobiles, l'auteur vise à présenter l'état actuel des techniques et des algorithmes dans leur relation avec les optimisations d'algorithmes qui simplifient le calcul tout en préservant la précision des performances. Ils visent également à présenter brièvement diverses applications de ces algorithmes dans des industries allant de la robotique et des soins de santé à la conduite autonome et à la défense en les soutenant par des implémentations et des références.