Investigadores Instituto de Tecnología de Massachusetts desarrollaron una red neuronal capaz de cambiar sus propios parámetros. El resultado es una inteligencia artificial más adecuada para procesar datos secuenciales y más resistente al ruido.
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La inteligencia artificial ha crecido enormemente en los últimos años gracias a aprendizaje profundo donde el aprendizaje se basa en Redes neuronales. Para adaptarse mejor a las condiciones cambiantes, el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) en los Estados Unidos acaba de desarrollar un nuevo tipo de red neuronal “líquida”, capaz de modificar sus propios parámetros ecuaciones.
En la fase de entrenamiento de la IA, la red neuronal se usa para construir algoritmos, procesando una gran cantidad de datos. Este nuevo enfoque tiene en cuenta datos cronológicos para procesar no puntos fijos, sino secuencias. Los investigadores se inspiraron en nematodo Caenorhabditis elegans incluyendo el sistema nervioso, compuesto por solo 302 neuronas, es capaz de realizar operaciones complejas.
Inteligencia artificial que se adapta a los datos
La red neuronal líquido utilizar Ecuaciones diferenciales anidado para cambiar los parámetros de la ecuación con el tiempo, lo que la hace mucho más flexible. Por lo tanto, es capaz de procesar mejor los datos que contienen ruido, como la transmisión de video de un automóvil autónomo cuando está lloviendo. Las redes neuronales se comparan con cajas negras, donde es posible observar las entradas y salidas, pero no lo que sucede en su interior. La capacidad de cambiar estas ecuaciones permite a los investigadores comprender mejor cómo funciona la red, lo que normalmente no es posible. Además, este enfoque utiliza un número más limitado de neuronas que las redes convencionales, lo que reduce la potencia informática necesaria.
Los investigadores dicen que la red neuronal líquida debería permitir avances en todas las áreas donde las condiciones pueden cambiar rápidamente. Eso incluye coches autónomos, control de robot, procesamiento automático del lenguaje natural, diagnóstico procesamiento médico o de video.
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