A inteligência artificial pode agora resolver matemática avançada, realizar raciocínios complexos e até usar computadores pessoais, mas os algoritmos de hoje podem aprender uma ou duas coisas com vermes microscópicos.
IA líquidaUma startup baseada no MIT revelará hoje vários novos modelos de IA baseados em um novo tipo de rede neural “fluida” que tem o potencial de ser mais eficiente, consumir menos energia e mais transparente do que modelos que usam tudo, desde chatbots a geradores de imagens e tratamentos faciais. sistemas de reconhecimento.
Os novos modelos da Liquid AI incluem um para detectar fraudes em transações financeiras, outro para controlar carros autônomos e um terceiro para analisar dados genéticos. A empresa apresentou os novos modelos, que licencia para empresas estrangeiras, em evento realizado hoje no MIT. A empresa recebeu financiamento de investidores que incluem Samsung e Shopify, que também estão testando sua tecnologia.
“Estamos expandindo”, diz ele Romin Hasanifundador e CEO da Liquid AI, que inventou a Liquid Networks quando era estudante de graduação no MIT. A pesquisa de Hasani foi inspirada nele C. elegansO verme com um milímetro de comprimento é geralmente encontrado no solo ou em plantas em decomposição. Um verme é uma das poucas criaturas que possui um sistema nervoso totalmente programado e, apesar de ter apenas algumas centenas de neurônios, é capaz de um comportamento incrivelmente complexo. “Isto já foi apenas um projeto científico, mas esta tecnologia está totalmente comercializada e pronta para agregar valor às empresas”, diz Hassani.
Dentro de uma rede neural regular, as propriedades de cada neurônio simulado são definidas por um valor estático ou “peso” que afeta o modo como ele é acionado. Dentro rede neural fluidao comportamento de cada neurônio é governado por uma equação que prevê seu comportamento ao longo do tempo, e a rede resolve uma série de equações relacionadas como funções de rede. O design torna a rede mais eficiente e flexível, permitindo que ela aprenda mesmo após o treinamento, ao contrário de uma rede neural normal. As redes neurais fluidas também estão abertas a testes de uma forma que os modelos existentes não estão, pois seu comportamento pode essencialmente ser reproduzido para ver seu desempenho.
Em 2020, pesquisadores mostraram que tal rede com apenas 19 neurônios e 253 sinapses, que é muito pequena para os padrões modernos, poderia controlar um carro simulado que dirige sozinho. Enquanto uma rede neural convencional só pode analisar dados visuais em intervalos estáticos, uma rede fluida captura com muita eficiência a maneira como as informações visuais mudam ao longo do tempo. Em 2022, os fundadores da Liquid AI identificou um atalho o que tornou possível o trabalho matemático necessário para redes neurais fluidas para uso prático.
