La technologie

L'intelligence artificielle du MIT a appris à former des réseaux de neurones plus rapidement que jamais

Pour tenter de "démocratiser l'IA", des scientifiquesLe Massachusetts Institute of Technology a trouvé un moyen d'utiliser l'intelligence artificielle pour un apprentissage beaucoup plus efficace des systèmes d'apprentissage automatique, c'est-à-dire des réseaux de neurones. Ils espèrent que le nouvel algorithme, qui permettra d'économiser du temps et de l'argent, permettra aux chercheurs et aux entreprises aux ressources limitées d'automatiser la conception de réseaux de neurones. En d'autres termes, en réduisant les délais et les coûts, ils pourraient rendre cette technique d'IA plus accessible.

Les réseaux de neurones apprennent plus vite

Un nouveau domaine de l'intelligence artificielle comprendl'utilisation d'algorithmes pour la conception automatique de réseaux de neurones plus précis et efficaces que ceux développés par des ingénieurs humains. Mais cette technologie de recherche d'architecture neuronale (NAS) est coûteuse en termes de puissance de calcul.

Algorithme NAS le plus récent, récemmentdéveloppé par Google pour travailler sur un tas de processeurs graphiques, a consacré 48 000 heures GPU à la création d’un réseau de neurones à convolution, utilisé pour les tâches de classification et de détection d’images. Google peut exécuter simultanément des centaines de processeurs graphiques et d'autres équipements spécialisés en parallèle, mais cette fonctionnalité n'est pas disponible pour beaucoup d'autres.

Algorithme NAS présenté par le Massachusettsen tant qu'institut technologique, il peut directement former des réseaux de neurones convolutionnels spécialisés (CNN) pour des plates-formes matérielles ciblées - lorsque vous travaillez avec un ensemble considérable de données d'image - en seulement 200 heures GPU, ce qui étend considérablement l'utilisation potentielle de ces types d'algorithmes.

Selon les scientifiques, ressources limitéesLes chercheurs et les entreprises pourraient tirer parti de cet algorithme sous forme d'économies de temps et de coûts. L’objectif général est de «démocratiser l’intelligence artificielle», a déclaré Song Khan, co-auteur de l’étude, professeur adjoint d’ingénierie électrique et d’informatique aux laboratoires de microsystèmes au MIT. "Nous souhaitons à la fois des experts en intelligence artificielle et des non-spécialistes pour concevoir efficacement des architectures de réseaux neuronaux avec une solution simple fonctionnant rapidement sur des équipements spécifiques."

Cependant, il ajoute que ces algorithmes NASne remplace jamais les ingénieurs humains. "L'objectif est d'éliminer les travaux répétitifs et fastidieux associés à la conception et à l'amélioration de l'architecture des réseaux de neurones."

Eh bien, tout cela ne fait qu'accélérer le début de l'ensembleintelligence artificielle. À propos, lisez notre documentation sur Demis Hassabis, le fondateur de DeepMind - une des sociétés les plus prometteuses dans le domaine de l'IA.