一种用于提高深度学习系统的性能具有可能对计算机视觉应用产生影响的新技术。达尔文奈加拿大AI的联合创始人和滑铁卢大学和系统设计工程教授亚历山大·黄。根据大学的公告，该系统基于一个紧凑的神经网络家族，可以在嵌入式和移动设备（例如智能手机和平板电脑）上运行。
Wong称神经网络为“ Attonets”。它们可用于细分和分类计算机视觉任务，并用于构建动作识别，图像生成和其他视觉应用程序。根据公告，人类设计师与AI合作设计新网络，这可以在边缘设备上实现高性能结果。
Wong说：“当前神经网络的问题是它们是由手工构建的，在任何现实世界中都非常复杂，难以运行。” “这些边缘网络小而敏捷，可能对汽车，航空航天，农业，金融和消费电子部门具有巨大影响。”
Darwinai的成立是为了使这项技术商业化。
该方法称为生成合成，是最近由英特尔验证，并且在奥迪电子企业的研究中表现出了希望。该公司还认为它可以提高算法透明度。
Wong解释说：“我们采用了一种协作的设计方法，该方法利用人工AI的细致性和速度利用了人类的创造力和经验，因为计算机可以非常快速地解决。” “它已经产生了现实世界的影响，尤其是在需要这些边缘深度学习解决方案来实现电源基础架构和智能系统或保护用户隐私的情况下。”
