Fonte: University of WaterlooSummary: A tecnologia está preparando o caminho para a inteligência artificial (AI) se libertar da internet e da computação em nuvem.
A tecnologia desenvolvida na Universidade de Waterloo prepara o caminho para a inteligência artificial (AI) se libertar da internet e da computação em nuvem.
O novo software AI de aprendizagem profunda produzido com essa tecnologia é compacto o suficiente para caber em chips de computadores móveis para uso em tudo, desde smartphones a robôs industriais.
Isso permitiria que os dispositivos funcionassem independentemente da internet enquanto usavam AI que executa quase tanto quanto redes neurais conectadas.
“Nós sentimos que isso tem enorme potencial”, disse Alexander Wong, professor de engenharia de design de sistemas e Waterloo e co-criador da tecnologia. “Isso poderia ser um facilitador em muitos campos onde as pessoas estão lutando para obter AI de aprendizagem profunda de forma operacional”.
O uso de IA autônomo independente pode levar a custos muito baixos de processamento e transmissão de dados, maior privacidade e uso em áreas onde a tecnologia existente é impraticável devido à despesa ou a outros fatores.
AI de aprendizagem profunda, que imita o cérebro humano através do processamento de dados através de camadas e camadas de neurônios artificiais, normalmente requer um poder computacional considerável, memória e energia para funcionar.
Os pesquisadores tomaram uma página das forças evolutivas na natureza para tornar essa IA muito mais eficiente, colocando-a em um ambiente virtual, privando-a de forma progressiva e repetida de recursos.
A AI de aprendizagem profunda responde adaptando-se e se alterando para continuar funcionando sempre que o poder computacional e a memória são retirados.
“Essas redes evoluem através de gerações e se tornam menores para poder sobreviver nesses ambientes”, disse Mohammad Javad Shafiee, professor de pesquisa em engenharia de projetos de sistemas em Waterloo e co-criador da tecnologia.
No trabalho recentemente apresentado durante a Conferência Internacional sobre Visão Computacional em Veneza, Itália, os pesquisadores conseguiram uma redução de 200 vezes no tamanho do software AI de aprendizado profundo usado para uma tarefa particular de reconhecimento de objetos.
Quando colocado em um chip e incorporado em um smartphone, tal AI 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 aplicações potenciais variam 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 de dados confidenciais ou proprietários para a nuvem.
Wong e Shafiee, que co-fundaram uma empresa chamada DarwinAI para comercializar seu software AI eficiente, ficaram “maravilhados” com os resultados quando tentaram sua abordagem para a evolução da aprendizagem profunda de AI há cerca de três anos.
“Somos pesquisadores, então exploramos muitas coisas diferentes”, disse Shafiee. “E se isso funciona, continuamos e empurram mais”.