Pesquisadores de Instituto de Tecnologia de Massachusetts Eles desenvolveram uma rede neural fluida capaz de alterar seus próprios parâmetros. O resultado é uma IA mais adequada para o processamento de dados sequenciais e mais resistente a ruídos.
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[EN VIDÉO] Como determinamos a importância da inteligência artificial? A Inteligência Artificial (IA), cada vez mais presente em nosso mundo, permite que as máquinas imitem uma forma de inteligência real. Mas como o definimos?
A inteligência artificial cresceu significativamente nos últimos anos graças a Aprendizagem profunda Onde a aprendizagem depende Redes neurais. Para se adaptar melhor às diferentes condições, o Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) nos Estados Unidos acaba de desenvolver um novo tipo de Rede neural ‘líquida’– Capaz de modificar seus próprios parâmetros Equações.
Na fase de treinamento de IA, uma rede neural é usada para construir algoritmos, processando uma grande quantidade de dados. Essa nova abordagem leva em consideração os dados cronológicos para tratar não de pontos fixos, mas de sequências. Os pesquisadores foram inspirados por Nematóides Certos tipos são elegantes Incluindo o sistema nervoso, consistindo de apenas 302 células nervosasCapaz de realizar operações complexas.
Inteligência artificial que se adapta aos dados
Rede neural Líquido Usos equações diferenciais Aninhado para alterar os parâmetros das equações ao longo do tempo, tornando-as mais flexíveis. Assim, é capaz de processar melhor os dados que contêm ruído, como a transmissão de vídeo de um carro autônomo quando chove. As redes neurais são comparadas a caixas pretas, onde as entradas e saídas podem ser monitoradas, mas não o que está acontecendo dentro delas. A capacidade de alterar essas equações permite aos pesquisadores obter um melhor entendimento de como a rede funciona, o que geralmente não é possível. Além disso, essa abordagem usa um número mais limitado de neurônios do que as redes convencionais, o que reduz o poder de computação necessário.
Os pesquisadores dizem que a rede neural líquida deve permitir o progresso em todas as áreas onde as condições podem mudar rapidamente. Isso inclui Carros autônomos, Controle automático, processamento automático de linguagem natural, O diagnóstico Tratamento médico ou vídeo.
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