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　　【新智元导读】今年初完成1400万美元融资的人工智能初创企业 Neurala，昨日宣布在深度学习软件方面取得重大进展，其待决专利软件 Lifelong-DNN 克服了神经网络的灾难性遗忘问题，今年第三季度将可发售，可用在从无人机到玩具的一系列产品中。

　　Neurala 的待决专利软件 Lifelong-DNN?（Lifelong-Deep Neural Networks） 克服了神经网络的灾难性遗忘问题，这是限制神经网络实时使用的一大问题。

　　Neurala 昨日宣布在深度学习软件方面取得重大进展，其软件的学习过程可以使用或不使用云，并消除了遗忘以前学到的知识的风险。新的方法正在申请专利，这意味着首次，自动驾驶汽车可以为每个车主或特定的区域进行个性化设计；父母可以教一个玩具去识别他们的孩子，无需担心侵犯隐私；以及，工业级的机器可以为特定的任务进行升级。

　　在此之前，如果一个 AI 系统学会了一定数量的对象，并且需要再学习一次，那么它必须针对所有对象再训练一次。这种传统方法需要利用强大的服务器，通常是云上的服务器。Neurala 的 Lifelong Deep Neural Networks（L-DNN）能够在边缘学习增量对象（incremental object）。

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　　“Neurala 的 Lifelong-DNN 这一突破性的方法促成了那些需要为他们的客户定制有用的深度学习软件的汽车公司、消费电子产品公司以及其他公司，”Neurala 首席执行官 Massimiliano Versace（Max）说，“既能在运行中学习，也能在边缘学习的能力意味着 Neurala 的新方法可以直接在设备上学习，从而不会有云上学习的所有缺点。此外，它消除了网络延迟，提高了实时性能，并在需要时确保隐私。最重要的是，它将促进一系列无云应用（cloud-less applications）的开发。”

　　NVIDIA 智能设备部门产品管理主管 Murali Gopalakrishna 说：“NVIDIA Jetson AI 平台赋能 Neurala 开发创新的在边缘进行推理和学习的深度学习解决方案，这使一系列新一代的智能机器成为可能。”

　　Neurala 将把该新功能纳入 Neurala Brain for Bots SDK（软件开发套件）中，预计在今年第三季度开售。

　　5月8日至11日在圣何塞举行的 GPU 技术大会上，Neurala 首次推出该新方法，并进行演示。Neurala CTO Anatoly Gorshechnikov 将在10日下午在该大会举行“忘记灾难性遗忘：在部署后学习的AI”的研讨会。

　　像人类大脑一样工作的软件

　　Neurala 的神经网络软件使用生物启发方法来模拟人类大脑学习和分析环境的方式。该软件可以实现从工业级无人机到消费类电子产品和摄像机的各种智能产品的实时的学习、适应和交互。例如，玩具能够学会识别它的小主人，安全摄像机可以识别特定的危险物，无人机可以“学习”如何诊断蜂窝塔顶的问题，以避免人类做这些事面临的危险，此外，无人车可以学会避开障碍物，能够更加安全。

　　Neurala 领先开发了用于 NASA 的深度学习神经网络软件，用于行星探测，这样的任务中处理能力，电池寿命和通信量都很有限。Neurala 不像其他公司那样设计利用超级计算机的深度学习神经网络，而是将 Neurala Brain 设计为在需要作出决策时工作。

　　关于 Neurala

　　Neurala, Inc. 是一家软件公司，开发了 Neurala Brain——一个深度学习神经网络软件，能使机器人，无人机，智能玩具，无人车，智能摄像机等智能产品更加自主、有趣、而且有用。Neurala 提供县城的定制解决方案，开奖，范围从高端应用到日用消费产品。使用部署 Neurala Brain 的机器人软件开发套件（SDK）以及普通相机，Neurala 的产品能够学习人物和物品，并在视频流中识别到它们，在视频中找到它们，并且人或物移动时也能实时地跟踪。Neurala Brain 基于最初为 NASA 和美国空军开发的技术，目前的客户包括 Motorola Solutions, Parrot 和 Teal Drones。