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模范教师:初创企业通过机器学习让学校变得更智能

模范教师:初创企业通过机器学习让学校变得更智能

2022-10-19 17:51

#人工智能 #深度学习


SimInsights 和 Photomath 展示了初创企业如何使用 NVIDIA AI 提升教育质量。

仿佛两位优秀毕业生在毕业典礼上致告别辞一样 -  SimInsights 和 Photomath 讲述了人工智能如何推动教育发展。

位于美国加利福尼亚州尔湾市的 SimInsights 使用 NVIDIA 对话式 AI 为大学生和员工培训提供栩栩如生的虚拟与增强现实课程。

另一家成立于克罗地亚萨格勒布市、总部位于加利福尼亚州圣马特奥市的公司 - Photomath - 则使用计算机视觉和自然语言处理技术创建了一个应用,以此来帮助学生和家长补习从算术到微积分等数学知识。

这两家公司都是 NVIDIA 初创加速计划成员。该计划是一项免费的旨在培养尖端初创企业的全球性计划。

诞生于加州的模拟公司

25 年前,Rajesh Jha 在就读大学期间开发了一个机械零件物理学模拟引擎,从此他爱上了模拟。Jha 表示:“所以当我在 2009 年创立自己的公司时,就将模拟作为可能的方向之一。”

SimInsights 最初开发的是网络和移动培训模拟。在 AR 和 VR 平台出现后,Jha 获得了一笔拨款来开发 HyperSkill。现在 HyperSkill 已成为公司的主要产品,这个由 AI 驱动的云端 3D 模拟创作和分析工具可以创造出充满沉浸感的培训体验。

该软件帮助加州大学洛杉矶分校的医疗中心建立了一个培训学生的虚拟诊所。但学生们抱怨该诊所基于规则的对话式 AI 准确率很低,因此 Jha 获取数据后使用 NVIDIA Riva(用于构建语音 AI 应用的 GPU 加速软件)训练了一个深度神经网络

Riva 大幅提高语音 AI 的质量

Jha 表示:“这迅速提高了对话式 AI 的质量,学生们说这是他们体验过的最真实的训练。”

现在,加州大学洛杉矶分校希望把这项技术用于对数千名护士的传染病处理培训。

Jha 表示:“由于对话式 AI 可以定制个性化的体验,因此它能够在教育和培训中发挥巨大的作用。大量研究表明,这能够让人们学到更多的知识并记得更牢。”

 

获得新技术

由于 SimInsights 是 NVIDIA 初创加速计划成员,因此它很早就使用到了 Riva NVIDIA TAO(一个通过迁移学习加速AI模型评估和训练的工具套件)。这两个软件已成为该公司工作流程中的标准配置。

对于 Riva,Jha 表示:“这款软件十分强大,我们的团队非常感谢 NVIDIA 能够协助我们构思接下来的行动。”

 

SimInsights 的具体目标是开发具有更多功能的大型对话式 AI 模型,例如回答问题等,这样学生就可以指着场景中的物件并进行提问。

他表示:“我们将把 Riva 提供的更多功能加入到 HyperSkill 中,让数字化学习起到与聘请专家授课一样好的效果。虽然这需要一段时间,但能够帮助我们最终实现目标。”

加快克罗地亚数学教育的发展

萨格勒布的 Damir Sabol 在辅导他的长子家庭作业中的一个数学问题时遇到了困难。这引发了他创建 Photomath 的想法。该应用自 2015 年发布以来,下载量已超过 3 亿次。

该应用可以检测手机图片中的方程式,然后以支持不同学习方式的格式显示解题步骤。

负责该公司 AI 项目的 Ivan Jurin 表示:“在高峰期,我们每秒钟会收到成千上万次的请求,所以我们的速度必须非常快。”

一些教师会让学生使用该应用来取代黑板上的板书,这让 Jurin 感到十分开心。

他表示:“我们希望让教育变得触手可及。Photomath 的免费版本可以帮助资源有限的学生学起数学来同请得起家教的学生一般。”

一个大型混合模型

该应用在后台使用一个大型神经网络来完成大部分工作,包括检测和解析方程式。这个神经网络是卷积网络和转换器模型的混合体,包含了大约1亿个参数。

该神经网络在搭载 NVIDIA RTX A6000 GPU 的本地服务器上训练。Photomath 是一家对成本十分敏感的初创企业,该公司的高级机器学习工程师 Vedran Vekić 表示:“我们无法依靠云端训练来对更大的数据集和更复杂的模型进行实验,但在本地服务器上,我们可以按照我们认为合适的顺序进行实验”。

训练好的服务可以在云端的 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 上运行,Vekić 认为这种做法“十分划算”。

NVIDIA 软件加快推理速度

为了加快推理速度,这家初创企业目前正在迁移到完整的 NVIDIA AI 软件堆栈,它包括实现最大吞吐量的 NVIDIA Triton Inference Server、实现最小延迟的 TensorRT 软件开发工具包以及用于快速处理图像的 NVIDIA DALI 库

Vekić 表示:“我们之前使用的是开源的 TorchServe,但它的效率并不像我们期望的那样高。NVIDIA 软件实现了 100% 的 GPU 利用率,因此我们在较小的模型上使用它,并将我们的大型模型也转换为此。”

 

NVIDIA 专家可以帮助解决这个技术挑战,这也是加入 NVIDIA 初创加速计划的好处之一。

NVIDIA 初创加速计划目前共有 10000 多名成员,SimInsights 和 Photomath 正在与其中的其他数百家初创企业一起通过机器学习让教育变得更智能。

 

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