Выбор фона:
/ Новости сайта / Наука и Технологии / Искусственный интеллект MIT научился тренировать нейросети быстрее, чем когда-либо
24.03.2019

Искусственный интеллект MIT научился тренировать нейросети быстрее, чем когда-либо

Оценка: 0.0    1003 0 Наука и Технологии
11:20
В попытке «демократизировать ИИ» ученые Массачусетского технологического института нашли способ использовать искусственный интеллект для гораздо более эффективного обучения систем машинного обучения — то есть, нейросетей. Они надеются, что новый алгоритм, позволяющий сэкономить время и средства, позволит ограниченным в ресурсах исследователям и компаниям автоматизировать проектирование нейронных сетей. Другими словами, сокращая время и затраты, они могли бы сделать эту технику ИИ более доступной.

Новая область искусственного интеллекта включает использование алгоритмов для автоматического проектирования нейросетей, которые являются более точными и эффективными, чем разработанные человеческими инженерами. Но эта технология нейронно-архитектурного поиска (neural architecture search, NAS) является затратной с точки зрения вычислительной мощности.

Самый современный алгоритм NAS, недавно разработанный Google для работы на куче графических процессоров, потратил 48 000 GPU-часов для создания одной сверточной нейронной сети, которая используется для классификации изображений и задач обнаружения. У Google есть возможность параллельно запускать сотни графических процессоров и другого специализированного оборудования параллельно, но такое недоступно для многих других.

Алгоритм NAS, представленный Массачусетским технологическим институтом, может напрямую обучать специализированные сверточные нейросети (CNN) для целевых аппаратных платформ — при работе с массивным набором данных изображений — всего за 200 GPU-часов, что значительно расширяет потенциальное использование этих типов алгоритмов.

По мнению ученых, ограниченные в ресурсах исследователи и компании могли бы извлечь выгоду из алгоритма в виде экономии времени и затрат. Общей целью является «демократизация ИИ», говорит соавтор исследования Сонг Хан, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук Microsystems Technology Laboratories в MIT. «Мы хотим, чтобы как эксперты по искусственному интеллекту, так и неспециалисты эффективно проектировали архитектуры нейросетей с помощью простого решения, которое быстро работает на конкретном оборудовании».

Однако он добавляет, что такие NAS-алгоритмы никогда не заменят инженеров-людей. «Цель состоит в том, чтобы избавиться от повторяющейся и утомительной работы, связанной с проектированием и усовершенствованием архитектуры нейронных сетей».

Что ж, все это только ускоряет наступление общего искусственного интеллекта. Кстати, почитайте наш материал про Демиса Хассабиса, основателя DeepMind — одной из самых многообещающих компаний в области ИИ.

 
Источник:  https://hi-news.ru/

Поделитесь в социальных сетях

Комментарии 0

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]

Похожие материалы

ТОП Новостей
Материалов за сегодня нет.
Разговоры у камина
Календарь
Последние комментарии
Бельгийские ученые использовали генную инженерию, чтобы улучшить вкус пива
Да один хер человечество полюбому вымрет от любого пУка - вулканы там или астероид или вспышка какая (от mhasman)
Какой будет Nautilus — подводная суперъяхта за 1,5 млрд рублей с бассейном и барами
Чтобы воду быстро менять. Нырнул-вынырнул, и в бассейне свежая солененькая вода, с рыбками (от mhasman)
Какой будет Nautilus — подводная суперъяхта за 1,5 млрд рублей с бассейном и барами
Ну и от кого прятаться? Под водой...с бассейном ! renmilk11)