初創(chuàng)企業(yè)如何使用NVIDIA AI提升教育質量

SimInsights 和 Photomath 展示了初創(chuàng)企業(yè)如何使用 NVIDIA AI 提升教育質量。

仿佛兩位優(yōu)秀畢業(yè)生在畢業(yè)典禮上致告別辭一樣 - SimInsights 和 Photomath 講述了人工智能如何推動教育發(fā)展。

位于美國加利福尼亞州爾灣市的 SimInsights 使用NVIDIA 對話式 AI為大學生和員工培訓提供栩栩如生的虛擬與增強現(xiàn)實課程。

另一家成立于克羅地亞薩格勒布市、總部位于加利福尼亞州圣馬特奧市的公司 - Photomath - 則使用計算機視覺和自然語言處理技術創(chuàng)建了一個應用，以此來幫助學生和家長補習從算術到微積分等數(shù)學知識。

這兩家公司都是NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃成員。該計劃是一項免費的旨在培養(yǎng)尖端初創(chuàng)企業(yè)的全球性計劃。

誕生于加州的模擬公司

25 年前，Rajesh Jha 在就讀大學期間開發(fā)了一個機械零件物理學模擬引擎，從此他愛上了模擬。Jha 表示：“所以當我在 2009 年創(chuàng)立自己的公司時，就將模擬作為可能的方向之一?！?/p>

SimInsights 最初開發(fā)的是網絡和移動培訓模擬。在 AR 和 VR 平臺出現(xiàn)后，Jha 獲得了一筆撥款來開發(fā) HyperSkill?，F(xiàn)在 HyperSkill 已成為公司的主要產品，這個由 AI 驅動的云端 3D 模擬創(chuàng)作和分析工具可以創(chuàng)造出充滿沉浸感的培訓體驗。

該軟件幫助加州大學洛杉磯分校的醫(yī)療中心建立了一個培訓學生的虛擬診所。但學生們抱怨該診所基于規(guī)則的對話式 AI 準確率很低，因此 Jha 獲取數(shù)據后使用NVIDIA Riva（用于構建語音 AI 應用的 GPU 加速軟件）訓練了一個深度神經網絡。

Riva 大幅提高語音 AI 的質量

Jha 表示：“這迅速提高了對話式 AI 的質量，學生們說這是他們體驗過的最真實的訓練。”

現(xiàn)在，加州大學洛杉磯分校希望把這項技術用于對數(shù)千名護士的傳染病處理培訓。

Jha 表示：“由于對話式 AI 可以定制個性化的體驗，因此它能夠在教育和培訓中發(fā)揮巨大的作用。大量研究表明，這能夠讓人們學到更多的知識并記得更牢?！?/p>

獲得新技術

由于 SimInsights 是 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃成員，因此它很早就使用到了Riva和NVIDIA TAO（一個通過遷移學習加速AI模型評估和訓練的工具套件）。這兩個軟件已成為該公司工作流程中的標準配置。

對于 Riva，Jha 表示：“這款軟件十分強大，我們的團隊非常感謝 NVIDIA 能夠協(xié)助我們構思接下來的行動?！?/p>

SimInsights 的具體目標是開發(fā)具有更多功能的大型對話式 AI 模型，例如回答問題等，這樣學生就可以指著場景中的物件并進行提問。

他表示：“我們將把 Riva 提供的更多功能加入到 HyperSkill 中，讓數(shù)字化學習起到與聘請專家授課一樣好的效果。雖然這需要一段時間，但能夠幫助我們最終實現(xiàn)目標。”

加快克羅地亞數(shù)學教育的發(fā)展

薩格勒布的 Damir Sabol 在輔導他的長子家庭作業(yè)中的一個數(shù)學問題時遇到了困難。這引發(fā)了他創(chuàng)建 Photomath 的想法。該應用自 2015 年發(fā)布以來，下載量已超過 3 億次。

該應用可以檢測手機圖片中的方程式，然后以支持不同學習方式的格式顯示解題步驟。

負責該公司 AI 項目的 Ivan Jurin 表示：“在高峰期，我們每秒鐘會收到成千上萬次的請求，所以我們的速度必須非常快?！?/p>

一些教師會讓學生使用該應用來取代黑板上的板書，這讓 Jurin 感到十分開心。

他表示：“我們希望讓教育變得觸手可及。Photomath 的免費版本可以幫助資源有限的學生學起數(shù)學來同請得起家教的學生一般?！?/p>

一個大型混合模型

該應用在后臺使用一個大型神經網絡來完成大部分工作，包括檢測和解析方程式。這個神經網絡是卷積網絡和轉換器模型的混合體，包含了大約1億個參數(shù)。

該神經網絡在搭載NVIDIA RTX A6000 GPU的本地服務器上訓練。Photomath 是一家對成本十分敏感的初創(chuàng)企業(yè)，該公司的高級機器學習工程師 Vedran Veki? 表示：“我們無法依靠云端訓練來對更大的數(shù)據集和更復雜的模型進行實驗，但在本地服務器上，我們可以按照我們認為合適的順序進行實驗”。

訓練好的服務可以在云端的NVIDIA T4 Tensor Core GPU上運行，Veki? 認為這種做法“十分劃算”。

NVIDIA 軟件加快推理速度

為了加快推理速度，這家初創(chuàng)企業(yè)目前正在遷移到完整的 NVIDIA AI 軟件堆棧，它包括實現(xiàn)最大吞吐量的NVIDIA Triton Inference Server、實現(xiàn)最小延遲的TensorRT軟件開發(fā)工具包以及用于快速處理圖像的NVIDIA DALI 庫。

Veki? 表示：“我們之前使用的是開源的 TorchServe，但它的效率并不像我們期望的那樣高。NVIDIA 軟件實現(xiàn)了 100% 的 GPU 利用率，因此我們在較小的模型上使用它，并將我們的大型模型也轉換為此?！?/p>

NVIDIA 專家可以幫助解決這個技術挑戰(zhàn)，這也是加入 NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃的好處之一。

NVIDIA 初創(chuàng)加速計劃目前共有 10000 多名成員，SimInsights 和 Photomath 正在與其中的其他數(shù)百家初創(chuàng)企業(yè)一起通過機器學習讓教育變得更智能。

審核編輯：湯梓紅