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Machine learning & AI

Modelos de machine learning adotam abordagem mais eficaz

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São Paulo — InkDesign News — Pesquisas recentes em machine learning estão moldando o futuro da inteligência artificial, com foco em criar sistemas menos intensivos em recursos e mais próximos do funcionamento do cérebro humano.

Contexto da pesquisa

Novo estudo da Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) e da City University of Hong Kong explora abordagens inovadoras para redes neurais artificiais. Em um momento em que modelos de AI se tornam cada vez maiores e mais custosos, essa pesquisa oferece uma solução que promete eficiência e eficácia.

Método proposto

Os pesquisadores sugerem substituir a expansão tradicional das redes neurais por uma abordagem vertical, que adiciona estrutura interna semelhante a uma rede neural biológica 3D, com loops recursivos para melhorar a introspecção da rede. Essa configuração permite que as redes neurais artificiais processem informações de forma mais eficaz, possibilitando a aprendizagem e adaptação em dimensões 3D e superiores. “Este novo framework de IA não apenas aumenta a eficiência, mas também desbloqueia oportunidades práticas”, disse Ge Wang, Ph.D., diretor do Biomedical Imaging Center da RPI.

Resultados e impacto

Os resultados mostram que essa nova configuração pode tornar os modelos de AI significativamente mais inteligentes, com implicações importantes para várias áreas, incluindo saúde e educação. Através dessa abordagem, seria possível fazer mais com menos recursos, ampliando o acesso a tecnologias avançadas de AI e reduzindo a pegada ambiental do treinamento de modelos. Além disso, um aplicativo potencial reside na neurociência, onde redes neurais inspiradas no cérebro poderiam ajudar a elucidar cognitividade e desvendar novas pistas sobre distúrbios neurológicos como Alzheimer e epilepsia.

“Este framework não é apenas sobre uma IA mais inteligente — trata-se de uma IA mais sustentável, acessível e explicável”, afirmou Wang.
(“This framework isn’t just about smarter AI—it’s about more sustainable, accessible, and explainable AI.”)

— Ge Wang, Ph.D., Rensselaer Polytechnic Institute

Essa pesquisa representa um passo crucial rumo a avanços nas redes neurais artificiais de próxima geração, reafirmando a liderança da RPI em pesquisas de AI. Os pesquisadores planejam continuar explorando as aplicações práticas dessa abordagem inovadora nos próximos anos.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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