Microsoft Cortana Kühlschrank wird Ihnen sagen, wenn Sie keine Milch mehr haben

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Cortana-Kühlschrank

Stellen Sie sich vor, Ihr Kühlschrank könnte Ihnen eine SMS-Nachricht senden, die Sie darüber informiert, dass Ihnen Milch fehlt oder dass Sie Tabasco-Sauce auffüllen müssen. Scheint viel gebracht? Microsoft hat sich mit der Appliance-Abteilung von Liebherr zusammengetan ein Cortana-Kühlschrankgerät zu entwickeln, das genau das tut.

Beide Unternehmen arbeiten an der neuesten Variante der SmartDeviceBox. Sie können es direkt in jede Art von Liebherr-Kühl- oder Gefrierschrank integrieren und an das Internet anschließen. Es wird sicherlich aus einer Videokamera bestehen, die die Materialien intelligent identifiziert und die Person informiert, wenn ein bestimmtes Lebensmittel reduziert läuft.

Microsoft ist immer auf dem Laufenden, wie sehr Sie dies sicherlich zurückwerfen wird. Sie geben an, dass das Gadget nur ein Modell ist, wenn auch eines, das viel Versprechen zeigt. Microsoft behauptet jedoch, dass es modular, wartungsfähig und aktualisierbar sein wird.

Microsoft hat bereits die Existenz eines Sprachmoduls bestätigt, mit dem Kunden Lebensmittel auf einfache Weise durch einfaches Sprechen zu einer Wunschliste auf Smartphone-Basis hinzufügen können.

Angetrieben von Deep Learning sowie künstlichen neuronalen Netzen

Microsoft ist nicht das erste Unternehmen, das in den cleveren Kühlschrankraum geht. Es ist definitiv ein besonderes Nischenfeld, aber eines, das seit fast 16 Jahren präsent ist. Es zog sich zurück, als LG den allerersten Internet-Kühlschrank herausbrachte – den Net Digital DIOS Eine Vielzahl von Unternehmen, darunter Electrolux, LG, Whirlpool und Samsung, kämpfen derzeit um ihre Bekanntheit.

Einige der interessantesten Geräte stammen tatsächlich von Samsung. Anfang des Jahres wurde der in Tizen ansässige Samsung Family Hub-Kühlschrank angekündigt. Der Preis von 5.000 US-Dollar ist nicht der einzige Punkt, der diesbezüglich massiv ist. Es enthält einen 21,5-Zoll-1080p-Touchscreen, eine Amazon Alexa-Integration sowie 3 integrierte elektronische Kameras, mit denen der Einzelne die Materialien einer Freundeanwendung sehen kann.

Aber diese Cortana-Kühlschrankinitiative von Redmond hat etwas spürbar Aufregendes.

Genau so funktioniert SmartDeviceBox

Während für den Samsung Family Hub-Kühlschrank von Hand geprüft werden muss, wie viel Material sich in Ihrem Kühlschrank befindet, erledigt die SmartDeviceBox von Microsoft dies für Sie. Dies geschieht mit seiner Deep-Learning-Technologie zur Artikelbestätigung, mit der jedes einzelne Objekt bestimmt werden kann.

Liebherr

Die tiefgreifende Entdeckung moderner Technologie durch Microsoft beruht auf synthetische semantische Netzwerke Dies sind Computerprogramme, die von organischen Prozessen des menschlichen Geistes beeinflusst werden und vor allem durch Erfahrung herausfinden und verbessern können.

Diese klingen wie Science-Fiction, aber YouTube verwendet sie bereits, um Videoclip-Material zu identifizieren und Kunstwerke zu erstellen.

Entwickler bauen fabrizierte semantische Netzwerke in einer Reihe von Schichten auf. Die Theorie ist, dass noch mehr Schichten sicherlich zu viel besseren Ergebnissen führen würden; in diesem Fall würde dies sicherlich zu einer genaueren Bestätigung von Gegenständen führen. Trotzdem gibt es ein Problem damit. Wenn Sie weitere Ebenen hinzufügen, entsteht eine Art „Signalzerstörung“, und es werden auch Informationen verloren.

Dies ähnelt dem Aufbau eines komplexen lokalen Netzwerks mit wirklich kostengünstigen Routern und Schaltflächen. Wenn ein Paket mit jedem Hop reist, besteht die Möglichkeit, dass es herunterfällt.

Microsoft-Studienmanager Jian Sun sagte:

… Wissenschaftler waren begeistert, als sie vor drei Jahren ein „Deep Semantic Network“ -System mit 8 Schichten effektiv ausbilden konnten, und waren erfreut, als 2014 ein „wirklich Deep Semantic Network“ mit 20 bis 30 Schichten Ergebnisse lieferte. “

Mit ein wenig Experimentieren entdeckte Microsoft jedoch etwas, das als „Deep Residual Networks“ bezeichnet wird. Dies sind synthetische semantische Netzwerke mit einer unübertroffenen Anzahl von Schichten. Die, für die Microsoft konstruiert hat der ImageNet-Wettbewerb , die ein Konkurrent für das allerbeste Programm war, das physische Dinge identifizieren kann, hatte gigantische 152 Schichten

Vom Menschen geschaffene Netzwerke brauchen Arbeit

Aber auch um von Menschen geschaffene semantische Netzwerke von Nutzen zu sein, müssen Benutzer sie schulen. Bei der Erstellung des SmartDeviceBox Cortana-Kühlgeräts zeigte Microsoft dem Programm buchstäblich zahlreiche gängige Fotos von Lebensmitteln – Milchkartons, Ketchupbehälter, Gurkenbehälter und mehr. Wenn etwas in den Kühlschrank gestellt wird, der mit dem Cortana-Kühlschrank ausgestattet ist, wird das Programm sicherlich versuchen, es an dem zu erkennen, was es zuvor gesehen hat.

Die Präzision des hergestellten semantischen Netzwerks wird sich sicherlich verbessern, da immer mehr Personen es nutzen. Laut Allison Linn von Microsoft ::

„Ein wesentlicher Vorteil neuronaler Netze besteht darin, dass sie sich bei einer Aufgabe verbessern, wenn ihnen eine andere angeboten wird. Mit Skype Translator kann beispielsweise ein semantisches Netzwerk, das so konzipiert ist, dass es von Englisch zu Deutsch gleichgesetzt wird, Deutsch besser konvertieren, sobald es trainiert wurde für die zusätzliche Aufgabe, Chinesisch zu konvertieren. “

Wir besuchen diese tief lernenden fabrizierten semantischen Netzwerke, die in mehr Kontext und auch in Anwendungen verwendet werden. Diese Technologie wird derzeit in einer Vielzahl von Produkten entdeckt, darunter die Microsoft Cognitive Services Computer Vision , die Bilder betrachten und mit Anmerkungen versehen können. Wenn Sie ihnen also ein Bild von Ihnen am Strand zeigen, sollte es die Möglichkeit haben, ihm eine Kategorie anzubieten, herauszufinden, ob es sich um ein erwachsenes Bild handelt, und sogar Ihr Geschlecht und auch Ihr Alter zu trainieren.

TaxiImage

Am aufregendsten ist wahrscheinlich, dass Microsoft seine Deep-Learning-Formeln als Teil seiner Open-Source-Formeln bereitgestellt hat Computational Network Toolkit (CNTK) Dies bedeutet, dass Programmierer von Drittanbietern die Möglichkeit haben, diese in ihre Programme aufzunehmen.

Der intelligente Kühlschrank erreicht die Hauptsendezeit

Es ist nicht ungewöhnlich, dass Personen auf spöttische Weise auf weise Kühlschränke verweisen. Vielleicht zu Recht. Viele sehen sie als Beispiel für die übermäßige und auch unnötige Computerisierung gängiger Hausgeräte. Das möchte ehrlich ihren Kalender überprüfen oder einen Film aus dem Kühlschrank sehen? Wer möchte einmal in der Woche ein Lebensmittelgeschäft kaufen, während er neben 200 Pfund surrendem Chrom steht?

Allerdings kann ich den Faktor dieses Cortana-Kühlgeräts wirklich erkennen. Anstatt sich darauf zu konzentrieren, Dinge zu tun, erkennt die SmartDeviceBox von Microsoft die Bedeutung von Daten und auch genau, wie sie Benutzer ausstatten können. Es beabsichtigt, Sie Sachen zu informieren.

Es ist noch sehr früh und es ist immer noch ein Prototyp. Wenn jedoch die Art der Kundeninnovationen nach einigen Jahren veraltet ist, bin ich froh, dass die SmartDeviceBox aktualisierbar und auch modular ist. Ich freue mich, dass es nur eine Box ist, die in einen durchschnittlichen Kühlschrank passt, im Gegensatz zu einem wesentlichen Teil von einem.

Was denkst du? Erhalten Sie eine, wenn die SmartDeviceBox irgendwann den Mainstream erreicht, oder sind Sie immer noch ein entschlossener, weiser Kühlschrankzyniker? Lassen Sie mich die unten aufgeführten Bemerkungen verstehen.

Bildnachweis: Ljupco Smokovski / Shutterstock

Derzeit hat Microsoft die Existenz eines Sprachmoduls überprüft, mit dem Benutzer Lebensmittelgeschäfte zu einer Smartphone-basierten Einkaufsliste hinzufügen können, indem sie nur sprechen. Während für den Samsung Family Hub-Kühlschrank manuell überprüft werden muss, wie viel Material sich in Ihrem Kühlschrank befindet, erledigt die SmartDeviceBox von Microsoft dies für Sie. Mit ein wenig Test und Fehler stieß Microsoft auf etwas, das als „tief wiederkehrende Netzwerke“ bezeichnet wird. Die Präzision des künstlichen neuronalen Netzwerks wird sicherlich besser, wenn mehr und mehr Personen es verwenden.[

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