La tecnología desarrollada en la Universidad de Waterloo está allanando el camino para que la inteligencia artificial IA se libere de Internet y la computación en la nube.
El nuevo software de inteligencia artificial de aprendizaje profundo producido con esa tecnología es lo suficientemente compacto como para caber en chips de computadoras móviles para su uso en todo, desde teléfonos inteligentes hasta robots industriales.
Eso permitiría que los dispositivos funcionen independientemente de Internet mientras usan IA que funciona casi tan bien como las redes neuronales atadas.
"Creemos que esto tiene un enorme potencial", dijo Alexander Wong, profesor de ingeniería de diseño de sistemas y Waterloo y co-creador de la tecnología. "Esto podría ser un facilitador en muchos campos donde las personas están luchando para obtener inteligencia artificial de aprendizaje profundo enuna forma operacional "
El uso de IA de aprendizaje profundo independiente podría conducir a costos de transmisión y procesamiento de datos mucho más bajos, mayor privacidad y uso en áreas donde la tecnología existente no es práctica debido a gastos u otros factores.
La inteligencia artificial de aprendizaje profundo, que imita el cerebro humano al procesar datos a través de capas y capas de neuronas artificiales, generalmente requiere un considerable poder computacional, memoria y energía para funcionar.
Los investigadores tomaron una página de las fuerzas evolutivas en la naturaleza para hacer que esa IA sea mucho más eficiente colocándola en un entorno virtual y luego privándola progresivamente y repetidamente de los recursos.
La IA de aprendizaje profundo responde adaptándose y cambiándose a sí misma para seguir funcionando cada vez que se quitan el poder computacional y la memoria.
"Estas redes evolucionan a través de las generaciones y se hacen más pequeñas para poder sobrevivir en estos entornos", dijo Mohammad Javad Shafiee, profesor de investigación de ingeniería de diseño de sistemas en Waterloo y cocreador de la tecnología.
En un trabajo presentado recientemente durante la Conferencia Internacional sobre Visión por Computadora en Venecia, Italia, los investigadores lograron una reducción de 200 veces en el tamaño del software de IA de aprendizaje profundo utilizado para una tarea de reconocimiento de objetos en particular.
Cuando se coloca en un chip e incrustado en un teléfono inteligente, una IA tan compacta podría ejecutar su asistente virtual activado por voz y otras funciones inteligentes, reduciendo en gran medida el uso de datos y operando sin servicio de Internet.
Otras aplicaciones potenciales van desde el uso en drones de bajo costo y redes inteligentes, hasta cámaras de vigilancia y plantas de fabricación, donde existen problemas importantes relacionados con la transmisión de datos confidenciales o propietarios a la nube.
Wong y Shafiee, quienes han cofundado una compañía llamada DarwinAI para comercializar su eficiente software de inteligencia artificial, estaban "asombrados" por los resultados cuando intentaron por primera vez su enfoque para desarrollar la inteligencia artificial de aprendizaje profundo hace unos tres años.
"Somos investigadores, así que exploramos muchas cosas diferentes", dijo Shafiee. "Y si funciona, seguimos adelante y empujamos más fuerte".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Waterloo . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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