@shorry, какая суть? Нахрена тебе потребление 5 ватт за один такт? Ты написал неебический большой текст, в котором рассказываешь, что при приближении объекта возрастают объемы вычислений... Откуда-то взялись секунды. Как посчитал? Хз... Но вот ответа на вопрос так и не прозвучало... Типа я дал тебе инфу - думай сам что с ней делать... И так в любом вопросе, что тебе задают. Прям как Путин отвечаешь)
@engineer, я обьясняю суть) то что ты ее не понимаешь, ну обратись к конкретной задаче) сделай сам) удивишся) а то нашли тоже мне современную магию - ии) как она работает и какие там сложности похер)
@engineer, еще раз) попробуй для своего телефона написать приложение, которое бы во время твоего преследования любого обьекта, например кошки или собаки, ребенка, отслеживали этот обьект в режиме реального времени с принятием виртуального решения (любого, не суть важно), дык вот, основная проблема отслеживания обьектов не в их скорости, а в том, что они находятся близко. т.е. количество данных на 1 кадр возрастает по экспоненте по мере приближения к обьекту, а вычислительные ресурсы при этом возрастают в геометрической прогрессии к экспоненциальной, потому, что процессору тупо надо обрабатывать больше весов (умножить сумма активатор умножить сумма активатор и т.д.). т.е. с современными процессорами на борту эта машина отлично сможет отследить (именно отследить) человека идущего через поле на расстоянии 500 м, но как только она за ним погониться, и расстояние будет приближаться, обьем вычислений станет неподьемным даже неплохого такого сервера заточеного под ai, у нас например 3 штуки таких работает, на каждом пачка невидиа видео карт, жрет энергии жуть, а это всего лишь обычные LLM с дообучением. В задачах распознавания нейросети на порядок сложнее из за большого обьема данных. Поэтому современные системы сначала фильтруют данные специальными алгоритмами оптимизации, которые направленны на уменьшшение обьема обрабатываемых данных, для этого тоже нужна энергия и время. т.е на данный момент времени эта собачка на колесах, если ее обеспечить 5г каналом и подключить к неплохому датацентру будет работать следующим образом - наблюдение 10-15 секунд, фиксация цели 3 секунды (фильтрация, распознание, выделение сигнатуры, обработка сигнатуры, запоминание сигнатуры, загрузка и вычисление через вариативные алгоритмы, вычисление через алгоритмы оптимизации, загрузка в уже готовую обученную! нейросеть), вычисление пути преследования с учетом рельефа местности, помех (отдельная нейросеть, обьем данных при этом будет на порядок больше обработки сигнатуры, пискельная картинка всегда меняется, новые деревья, ручьи, пеньки, другие люди, облака, луна блин), архитектурно эти системы взаимодействуют друг с другом через граничные условия фильтров оптимизации - это ДОХРЕНА времени и энергии. Далее наконец - движение в течении 10-15 секу
@shorry, почему именно 5 ватт? Чтобы батарея дольше служила? Ну так поставь батарею побольше: увеличит вес конструкции и бить такой хернёй будет сильнее в человека. Нахрена ему потреблять столько за один такт? Чтобы что? Быстрее обрабатывать кадры? Ты не сильно ли много хочешь, для такой задачи? Да и куда тебе столько?
Вопросиков, как видишь дохрена, а у тебя из ответов: "что за один такт прерываний проц потребляет 5 ватт энергии" и "идите все лесом, я на ассемблере умею писать"
