Tecnologia criada na Universidade de Waterloo promete liberar a IA da internet e da nuvem

Tecnologia desenvolvida pela Universidade de Waterloo prepara o caminho para a inteligência artificial se libertar da internet e da computação em nuvem. O novo software de deep learning↳Deep learning9 conteúdosRedes neurais roots – Parte 01Dev (Back & Front) · abr 2019Redes neurais roots – Parte 02: treinamentoDev (Back & Front) · mai 2019Redes neurais roots – Parte 03: show me the codeDev (Back & Front) · mai 2019Ver tudo em AI → voltado para Inteligência Artificial produzido com a nova tecnologia é compacto o suficiente para caber em chips de computadores portáteis. Ele pode ser usado em tudo, desde smartphones, até robôs industriais. Isso permitirá que dispositivos operem independente da internet enquanto usam IA que operam tão bem como as redes neurais conectadas.

“Nós vemos um enorme potencial nesta descoberta”, disse Alexander Wong, professor da Universidade e co-criador da tecnologia. “Isso pode ser um facilitador em muitos campos onde as pessoas estão lutando para obter deep learning para AI de uma forma operacional”, explicou.

O uso de deep learning para IA de forma autônoma pode reduzir drasticamente o custo de processamento e transmissão de dados, melhorar a privacidade e o uso em áreas onde tecnologias existentes são impraticáveis devido aos altos curtos ou outros fatores.

Deep learning para IA, que imita o cérebro humano ao processar dados através de camadas e camadas de neurônios artificiais, normalmente requer considerável poder computacional, memória e energia para funcionar.

Os pesquisadores se basearam nas forças evolutivas da natureza para fazer a IA mais eficiente, colocando-a em um ambiente virtual e privando-a de forma progressiva e repetida de recursos. O deep learning para IA respondeu se adaptando e mudando a si mesmo para continuar funcionando cada vez que poder computacional e memória eram retirados. “Essas redes evoluíram durante gerações e se tornam menores para poder sobreviver nesses ambientes”, disse Mohammad Javad Shafiee, professor de pesquisa em engenharia de projetos de sistemas da Waterloo e co-criador da tecnologia.

Em um trabalho recentemente apresentado durante a Conferência Internacional Computer Vision, em Venezaos pesquisadores alcançaram uma redução de 200 vezes o tamanho do software de deep learning para IA usado para usado para uma tarefa de reconhecimento de objetos.

Quando colocado em um chip e incorporado em um smartphone, tal inteligência artificial compacta poderia executar seu assistente virtual ativado por fala e outros recursos inteligentes, reduzindo o uso de dados e funcionando sem o serviço de internet.

Outras possíveis aplicações vão desde o uso de drones e redes inteligentes de baixo custo, até câmeras de vigilância e fábricas, onde há questões importantes em torno de transmissão e propriedade de dados confidenciais para a nuvem.

Os criadores, que co-fundaram a empresa DarwinAI para comercializar o software, estavam “maravilhados” com os resultados quando tentaram pela primeira vez abordar a evolução do deep learning há cerca de três anos. “Nós somos pesquisadores, então, exploramos muitas coisas diferentes”, disse Shafiee. “E se isso funcionar, nós vamos ir mais a fundo!”, afirmou entusiasmado.

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Com informações de ScienceDaily