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Machine learning & AI

Redes neurais oferecem novo paradigma para AI

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Pesquisadores propõem um novo modelo de rede neural que pode revolucionar a forma como a inteligência artificial utiliza a opção de memória, melhorando a eficácia de algoritmos de machine learning na recuperação de informações.

Contexto da pesquisa

Estudos recentes da Universidade da Califórnia em Santa Barbara indicam que o modelo clássico de rede Hopfield, criado em 1982 por John Hopfield, otimiza o armazenamento e a recuperação de memórias. No entanto, segundo os pesquisadores, esse modelo não aborda completamente como novas informações influenciam a recuperação da memória.

Método proposto

Os cientistas, liderados por Francesco Bullo e colaboradores da Universidade de Pádua, introduziram o modelo de Plasticidade Dirigida por Entrada (IDP). Esse modelo altera o conceito de recuperação de memória, implementando um mecanismo que combina informações passadas e novas para facilitar a busca pela memória correta. Bullo explica que “à medida que o estímulo do mundo externo é recebido, ele muda a paisagem de energia ao mesmo tempo” (“as the stimulus from the external world is received, it changes the energy landscape at the same time”).

Resultados e impacto

Esse modelo IDP é robusto contra ruídos, usando incertezas para filtrar memórias menos estáveis. Em vez de aplicar um algoritmo de recuperação em um cenário estático, esse modelo dinâmico permite que a rede neural se ajuste de acordo com os estímulos percebidos. A pesquisa mostra que o modelo melhora significativamente a precisão na recuperação de memórias em cenários com entradas ambíguas.

“A maneira como experienciamos o mundo é algo mais contínuo e menos detalhado em um reinício” (“The way in which we experience the world is something that is more continuous and less start-and-reset”)

— Simone Betteti, Pesquisador, Universidade de Pádua

A implementação desse novo modelo no design de sistemas de aprendizado de máquina pode gerar melhorias na interação entre humanos e máquinas, especialmente em áreas como assistentes virtuais e sistemas de recomendação.

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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