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Cientistas russos descobrem maneira de acelerar cerca de 1,5 vez trabalho das redes neurais
Cientistas russos descobrem maneira de acelerar cerca de 1,5 vez trabalho das redes neurais
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Cientistas da empresa russa Smart Engines encontraram uma maneira de acelerar o trabalho das redes neurais, em 40% por meio de um modelo de trabalho que... 25.04.2024, Sputnik Brasil
2024-04-25T02:07-0300
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Os pesquisadores da Smart Engines resolveram esse problema propondo uma melhoria qualitativa para o Modelo de 8 bits. Além de mais rápidas, as redes neurais de 4,6 bits são quase tão boas em qualidade, garantiu ele, devido ao uso mais eficiente dos recursos dos processadores centrais dos dispositivos móveis. Hoje é possível trabalhar com redes neurais em placas de vídeo especializadas, mas nem todos os computadores estão equipados com elas. Todo dispositivo de usuário – seja um computador ou um smartphone – possui um processador central, sendo o uso de redes neurais de 8 bits um padrão global. A empresa já utiliza redes neurais de 4,6 bits em seus desenvolvimentos, principalmente para resolver problemas aplicados de visão computacional para busca e reconhecimento de objetos. Além disso, o desenvolvimento pode ampliar a classe de tarefas executadas pelos computadores de bordo de veículos não tripulados.O cientista explicou que como resultado das sanções de alguns países do Ocidente à Rússia, os aplicativos móveis dos principais bancos do país foram removidos das lojas. Depois, foi possível criar aplicativos web que mantiveram todas as funções usuais, incluindo pagamentos por meio de códigos QR. Redes neurais Modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais, são compostas por unidades de processamento chamadas de neurônios artificiais ou unidades de processamento simples, que são organizadas em camadas interconectadas. Cada neurônio recebe entradas, realiza uma operação matemática nelas e produz uma saída que é transmitida para outros neurônios, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, onde são apresentados grandes conjuntos de dados para que a rede ajuste os pesos das conexões entre os neurônios, de modo a minimizar uma função de erro ou maximizar uma função de recompensa. São aplicadas em uma ampla gama de problemas de IA, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural, jogos, previsão de séries temporais, entre outros. Têm demonstrado excelentes resultados em muitas tarefas complexas, tornando-se uma das ferramentas mais poderosas da inteligência artificial.
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Cientistas russos descobrem maneira de acelerar cerca de 1,5 vez trabalho das redes neurais
02:07 25.04.2024 (atualizado: 09:37 25.04.2024) Cientistas da empresa russa Smart Engines encontraram uma maneira de acelerar o trabalho das redes neurais, em 40% por meio de um modelo de trabalho que substitui o existente de 8 bits por 4,6 bits.
"As redes neurais profundas estão cada vez mais complexas, contendo centenas de milhões ou mais de coeficientes, o que requer mais poder computacional. Isso limita o uso de processadores centrais em sistemas de inteligência artificial [IA]", explicou o diretor da empresa, Vladimir Arlazarov, à Sputnik. "A descoberta reduzirá os custos dos equipamentos e expandirá o conjunto de tarefas executadas pela IA."
Os pesquisadores da Smart Engines resolveram esse problema propondo uma melhoria qualitativa para o Modelo de 8 bits. Além de mais rápidas, as redes neurais de 4,6 bits são quase tão boas em qualidade, garantiu ele, devido ao uso mais eficiente dos recursos dos processadores centrais dos dispositivos móveis.
"A IA rápida e altamente eficiente é necessária em todos os lugares e para todos atualmente. Cada pessoa quer um ChatGPT em seu celular. E os modelos de 4,6 bits são um passo importante nesse caminho. Permitem reduzir o custo do equipamento para soluções já existentes e resolver uma classe completamente nova de problemas de visão computacional em equipamentos atuais, onde anteriormente não havia recursos computacionais suficientes", detalhou Arlazarov.
Hoje é possível trabalhar com
redes neurais em placas de vídeo especializadas, mas nem todos os
computadores estão equipados com elas. Todo dispositivo de usuário – seja um computador ou um smartphone – possui um processador central, sendo o uso de
redes neurais de 8 bits um padrão global.
A empresa já utiliza
redes neurais de 4,6 bits em seus desenvolvimentos, principalmente para resolver problemas aplicados de visão computacional para
busca e reconhecimento de objetos. Além disso, o desenvolvimento pode ampliar a classe de tarefas executadas pelos computadores de bordo de
veículos não tripulados.
O cientista explicou que como
resultado das sanções de alguns países do Ocidente à Rússia, os aplicativos móveis dos principais bancos do país foram removidos das lojas. Depois, foi possível
criar aplicativos web que mantiveram todas as funções usuais, incluindo pagamentos por meio de códigos QR.
"Isso foi conseguido, em grande parte, graças às redes de 4,6 bits. Embora pareça uma questão de desempenho, na verdade, é uma questão de segurança. Para fazer isso, você precisa que sua IA esteja com você, seus dados estejam com você, ou seja, no seu smartphone", explicou ele.
Modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais, são compostas por unidades de processamento chamadas de
neurônios artificiais ou unidades de processamento simples, que são organizadas em camadas interconectadas.
Cada neurônio recebe entradas, realiza uma operação matemática nelas e produz uma saída que é transmitida para outros neurônios, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, onde são apresentados grandes conjuntos de dados para que a rede ajuste os pesos das conexões entre os neurônios, de modo a minimizar uma função de erro ou maximizar uma função de recompensa.
São aplicadas em uma ampla gama de problemas de IA, incluindo reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural, jogos, previsão de séries temporais, entre outros. Têm demonstrado excelentes resultados em muitas tarefas complexas, tornando-se
uma das ferramentas mais poderosas da inteligência artificial.
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