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La inteligencia artificial del MIT aprendió a entrenar redes neuronales más rápido que nunca

En un intento por "democratizar la inteligencia artificial" los científicosEl Instituto de Tecnología de Massachusetts encontró una forma de utilizar la inteligencia artificial para un aprendizaje mucho más eficiente de los sistemas de aprendizaje automático, es decir, las redes neuronales. Esperan que el nuevo algoritmo, que ahorrará tiempo y dinero, permita a los investigadores y las empresas contar con recursos limitados para automatizar el diseño de redes neuronales. En otras palabras, al reducir el tiempo y el costo, podrían hacer que esta técnica de IA sea más accesible.

Las redes neuronales aprenden más rápido

Un nuevo campo de inteligencia artificial incluyeEl uso de algoritmos para el diseño automático de redes neuronales que son más precisos y eficientes que los desarrollados por ingenieros humanos. Pero esta tecnología de búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) es costosa en términos de potencia informática.

El algoritmo NAS más reciente, recientementedesarrollado por Google para trabajar en un montón de procesadores gráficos, invirtió 48,000 GPU-horas para crear una red neuronal convolucional, que se usa para tareas de detección y clasificación de imágenes. Google tiene la capacidad de ejecutar simultáneamente cientos de procesadores gráficos y otros equipos especializados en paralelo, pero esto no está disponible para muchos otros.

Algoritmo NAS presentado por Massachusettscomo instituto tecnológico, puede entrenar directamente redes neuronales convolucionales (CNN) especializadas para plataformas de hardware específicas, cuando se trabaja con un conjunto masivo de datos de imagen, en solo 200 GPU-horas, lo que amplía enormemente el uso potencial de estos tipos de algoritmos.

Según los científicos, los recursos limitadosLos investigadores y las empresas podrían beneficiarse del algoritmo en forma de ahorro de tiempo y costos. El objetivo general es "democratizar la IA", dice el coautor del estudio Song Khan, profesor asistente de ciencias eléctricas y de computación en Microsystems Technology Laboratories en MIT. "Queremos que tanto los expertos en inteligencia artificial como los no especialistas diseñen arquitecturas de redes neuronales con una solución simple que funcione rápidamente en equipos específicos".

Sin embargo, añade que tales algoritmos NASNunca reemplace a los ingenieros humanos. "El objetivo es deshacerse del trabajo repetitivo y tedioso asociado con el diseño y la mejora de la arquitectura de las redes neuronales".

Bueno, todo esto solo acelera el inicio de la general.inteligencia artificial. Por cierto, lea nuestro material sobre Demis Hassabis, el fundador de DeepMind, una de las empresas más prometedoras en el campo de la IA.

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