Tecnologia

14 mar, 2017

Pesquisadores brasileiros e alemães otimizam técnicas de inteligência artificial

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Pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) de Bauru firmaram uma parceria com colegas da Universidade Friedrich-Alexander de Nurnberg, na Alemanha, a fim de otimizar técnicas avançadas de inteligência artificial usadas para lidar com os chamados megadados.

O objetivo é desenvolver algoritmos que permitam que programas de computador sejam capazes de coletar dados, interpretá-los e fazer previsões e generalizações a partir deles, tudo de forma automatizada.

“Já havíamos realizado um projeto em colaboração com colegas da Universidade do Estado de Ohio, nos EUA, e da RMIT, da Austrália, [voltadas] para o diagnóstico por imagem de retinopatia diabética. E, agora, pretendemos usar essa mesma abordagem em bioinformática [a aplicação de técnicas de informática voltadas para análise e modelização de dados obtidos em pesquisas biológicas]”, explicou o professor João Paulo Papa.

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Entre as técnicas atuais mais avançadas em inteligência artificial para analisar grandes quantidades de dados e extrair conhecimento deles estão as do tipo deep learning. Já usados para fazer o reconhecimento de usuários a partir de fotos, por exemplo, uma das vantagens dos algoritmos de deep learning é sua capacidade de treinar com grandes quantidades de dados de uma forma não supervisionada – dados não anotados, no jargão da computação.

No entanto, para fazer isso, esses algoritmos têm que lidar com centenas de parâmetros, explicou Papa: “O desafio de criar algoritmos de deep learning é justamente escolher os parâmetros mais adequados, porque cada aplicação exige uma configuração diferente”.

Uma das abordagens adotadas para identificar os melhores parâmetros desejados para uma determinada aplicação é rodar um algoritmo inúmeras vezes para selecionar o melhor resultado.

Com o objetivo de diminuir o tempo desse processo de escolha aleatória de parâmetros, os pesquisadores pretendem avaliar o uso de algoritmos chamados de bioinspirados, assim chamados por serem inspirados na natureza. Um deles, por exemplo, é baseado no comportamento de formigas, conforme o site Inovação Tecnológica.

Elas tendem a escolher o menor trajeto durante seus deslocamentos porque, à medida que caminham, liberam feromônio para que as outras integrantes de sua colônia possam segui-las. E, se o trajeto que escolherem for longo, corre-se o risco de o feromônio que liberaram se dissipar e as formigas de suas colônias perderem esses rastros. “Os algoritmos bioinspirados no comportamento das formigas são baseados nessa premissa para escolher os melhores valores dos parâmetros para uma aplicação específica em um tempo viável, de modo a otimizar ou diminuir o erro de uma aplicação de uma técnica de inteligência artificial”, detalhou Papa.