São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa em machine learning e inteligência artificial (IA) continua avançando, com novas abordagens que visam otimizar o desempenho e reduzir custos computacionais. Um estudo recente de pesquisadores da Universidade Bar-Ilan revela que é possível podar parâmetros de sistemas de deep learning sem comprometer a precisão.
Contexto da pesquisa
Os sistemas de IA, especialmente aqueles que envolvem deep learning, operam com bilhões de parâmetros, resultando em um alto consumo de memória e custo computacional. A necessidade de tornar esses sistemas mais eficientes se torna cada vez mais urgente à medida que eles se tornam mais integrados em nossas vidas diárias. O estudo foi publicado na revista Physical Review E.
Método proposto
Os pesquisadores aplicaram um método inovador que envolve uma melhor compreensão das dinâmicas de aprendizado das redes neurais. Utilizando um modelo de arquitetura profunda, a abordagem permitiu a remoção de até 90% dos parâmetros em certas camadas. Essa técnica se baseia em redes neurais convolucionais (CNN), reconhecidas pela sua eficácia em tarefas de reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Resultados e impacto
“É fundamental entender o que acontece nas redes profundas, como elas aprendem e quais parâmetros são essenciais para esse aprendizado”
(“It’s fundamental to understand what happens in deep networks, how they learn and what parameters are essential to this learning.”)— Prof. Ido Kanter, Professor, Universidade Bar-Ilan
A pesquisa demonstrou que a poda dos parâmetros não apenas melhora a eficácia do uso da memória, mas também reduz o custo energético das operações de IA. De acordo com o aluno de doutorado Yarden Tzach, “nosso método consegue podar até 90% dos parâmetros de certas camadas, sem prejudicar a precisão do sistema”
(“Our method was able to prune up to 90% of the parameters of certain layers, without hindering the system’s accuracy at all.”)
Esses resultados têm implicações significativas para o futuro da tecnologia de IA, especialmente em cenários onde a eficiência e a sustentabilidade são cruciais. A pesquisa abre portas para a implementação de sistemas de IA mais leves e sustentáveis.
Com a crescente demanda por aplicações de inteligência artificial em diversos setores, a otimização de seus modelos é um passo essencial para garantir sua viabilidade no mundo real.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
