São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa em machine learning e inteligência artificial avança a passos largos, especialmente em modelos que buscam otimizar os parâmetros de redes neurais. Recentemente, cientistas da Universidade de Basel desenvolveram uma abordagem inovadora que pode potencialmente alterar a forma como treinamos algoritmos de inteligência artificial.
Contexto da pesquisa
As redes neurais profundas são fundamentais na IA, sendo amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural. É crucial entender como essas redes funcionam para aprimorar sua eficiência e reduzir o consumo de recursos. Contudo, uma descrição matemática rigorosa das redes ainda é um desafio.
Método proposto
A equipe liderada pelo Prof. Dr. Ivan Dokmanić propôs um modelo mecânico que imita o processo de aprendizado de redes neurais. Este modelo utiliza um “régua dobrável”, onde cada seção representa uma camada da rede. A não linearidade é induzida pela fricção mecânica, enquanto o elemento de ruído é adicionado pelo movimento aleatório do modelo durante o treinamento.
“O modelo permite visualizar como a não linearidade e o ruído afetam o aprendizado da rede neural, oferecendo uma alternativa intuitiva aos métodos convencionais.”
(“The model allows us to visualize how nonlinearity and noise affect neural network learning, providing an intuitive alternative to conventional methods.”)— Prof. Dr. Ivan Dokmanić, Universidade de Basel
Resultados e impacto
Os pesquisadores conseguiram simular e analisar matematicamente o comportamento das redes neurais usando esse modelo, revelando um alinhamento impressionante com o funcionamento real de redes profundas. Os experimentos indicam que ao puxar a régua de maneira rápida e com um certo nível de aleatoriedade, o processo de separação de dados entre as camadas se torna uniformemente distribuído, o que resulta em uma melhor performance das redes.
Este trabalho não apenas traz uma nova perspectiva sobre o treinamento de redes neurais, mas também tem implicações práticas para a aplicação em machine learning e modelos de linguagem. Os próximos passos incluem aplicar essa metodologia a modelos de linguagem de larga escala, o que pode revolucionar o treinamento de redes profundas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
