- Los investigadores del Laboratorio Nacional de Los Alamos han descubierto que las redes neuronales se benefician de los períodos de inactividad, al igual que los humanos necesitan un buen descanso nocturno.
- Después de largos períodos de trabajo, una red neuronal puede volverse inestable, por lo que los científicos expusieron a la IA a ondas que son muy similares a las que experimentamos mientras dormimos.
- Presentaron su trabajo en la Conferencia sobre Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones.
A las redes neuronales les gustaría un día libre. Entre potenciar los sistemas de reconocimiento facial, filtrar el correo no deseado e incluso ayudar en la investigación del cáncer, la rama especializada del aprendizaje automático merece un poco de descanso y relajación.
Y según una nueva investigación del Laboratorio Nacional de Los Alamos, las redes neuronales podrían en realidad necesitar ese shuteye, o al menos la versión de una máquina.
Yijing Watkins, una científica informática de Los Alamos, dijo que su equipo había estado estudiando “redes neuronales de picos”, o sistemas que aprenden tanto como lo hacen nuestros propios cerebros vivos, cuando se inspiraron para intentar algo un poco inusual.
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Debido a que las simulaciones de redes neuronales pueden volverse inestables después de períodos prolongados de aprendizaje no supervisado, el tiempo de procesamiento durante el cual el sistema busca patrones en un conjunto de datos, Watkins y su equipo postularon que una especie de “siesta” digital podría devolver el sistema a la estasis.
“Nos fascinó la perspectiva de formar un [neural net] de una manera análoga a cómo los humanos y otros sistemas biológicos aprenden de su entorno durante el desarrollo infantil “, dijo en un comunicado de prensa.
En junio, Watkins y su equipo publicaron sus hallazgos en el Actas de los talleres de la Conferencia IEEE / CVF sobre visión artificial y reconocimiento de patrones (CVPR). En su artículo, describen la incorporación de “épocas de ruido modulado sinusoidalmente que, según la hipótesis, son análogas al sueño de ondas lentas”.
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Eso significa que para lograr una apariencia de sueño artificial, los investigadores tuvieron que inyectar ruido en la red neuronal. Experimentaron con algunos tipos diferentes de estática, pero finalmente se decidieron por ondas de ruido gaussianas, que incluyen una serie de diferentes frecuencias y amplitudes.
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Watkins y sus colegas creen que su nuevo algoritmo, que induce el ruido, puede imitar el sueño de ondas lentas que rejuvenece las neuronas biológicas de nuestro propio cerebro. “Era como si le estuviéramos dando a las redes neuronales el equivalente a una buena noche de descanso”, dijo.
En el futuro, el equipo quiere probar su algoritmo en el chip neuromórfico Intel Loihi, que emula la estructura neuronal del cerebro humano. El chip incluye 130.000 neuronas “optimizadas para aumentar las redes neuronales”, según una publicación de blog de Intel, lo que hace que el hardware sea adecuado para tareas de detección y percepción, como analizar el contenido de un fotograma de video.
Los investigadores de Los Alamos esperan que al dejar que el chip Loihi “duerma” aquí y allá con el algoritmo de generación de ruido del equipo, podrá procesar datos de una cámara de retina de silicio (básicamente un ojo artificial) en tiempo real.
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