ΑρχικήΕιδήσειςΒελτίωση της αποδοτικότητας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με νέο σύστημα από το...

Βελτίωση της αποδοτικότητας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με νέο σύστημα από το MIT

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ) που βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σε εφαρμογές όπως η επεξεργασία ιατρικών εικόνων και η αναγνώριση ομιλίας. Ωστόσο, αυτά τα μοντέλα απαιτούν τεράστιους υπολογιστικούς πόρους και ενέργεια για να λειτουργήσουν, λόγω της πολυπλοκότητας των δεδομένων που επεξεργάζονται.

Για να αντιμετωπίσουν αυτή την πρόκληση, ερευνητές του MIT ανέπτυξαν ένα αυτοματοποιημένο σύστημα που βελτιώνει την αποδοτικότητα των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.

Το νέο σύστημα του MIT

Το σύστημα αυτό επιτρέπει στους προγραμματιστές να εκμεταλλευτούν ταυτόχρονα δύο τύπους απολύσεων δεδομένων (redundancies): την αραιότητα (sparsity) και τη συμμετρία (symmetry). Αυτή η προσέγγιση μειώνει σημαντικά την υπολογιστική ισχύ, το εύρος ζώνης και την αποθήκευση μνήμης που απαιτούνται για τις λειτουργίες μηχανικής μάθησης.

Τι είναι η αραιότητα και η συμμετρία;

  • Αραιότητα: Αναφέρεται σε δεδομένα όπου οι περισσότερες τιμές είναι μηδενικές. Για παράδειγμα, αν ένας πίνακας αντιπροσωπεύει κριτικές χρηστών σε ένα ηλεκτρονικό κατάστημα, οι περισσότερες τιμές θα είναι μηδενικές, καθώς δεν έχουν όλοι οι χρήστες αξιολογήσει όλα τα προϊόντα. Αυτή η αραιότητα μπορεί να εκμεταλλευτεί για να μειώσει τους υπολογισμούς.
  • Συμμετρία: Αναφέρεται σε δεδομένα όπου το ένα μισό του πίνακα είναι ίδιο με το άλλο. Σε αυτή την περίπτωση, οι υπολογισμοί μπορούν να γίνουν μόνο στο ένα μισό, μειώνοντας έτσι τον αριθμό των πράξεων.

Πως λειτουργεί το σύστημα;

Το νέο σύστημα, που ονομάζεται SySTeC, είναι ένας compiler που μεταφράζει τον κώδικα σε μια απλούστερη γλώσσα, ενώ ταυτόχρονα εκμεταλλεύεται τόσο την αραιότητα όσο και τη συμμετρία. Οι ερευνητές ανέπτυξαν τρεις βασικές βελτιστοποιήσεις που μπορούν να εφαρμοστούν χρησιμοποιώντας τη συμμετρία:

  1. Αν ο πίνακας εξόδου είναι συμμετρικός, το σύστημα υπολογίζει μόνο το ένα μισό.
  2. Αν ο πίνακας εισόδου είναι συμμετρικός, το σύστημα διαβάζει μόνο το ένα μισό.
  3. Αν τα ενδιάμεσα αποτελέσματα των πράξεων είναι συμμετρικά, το σύστημα παραλείπει τις περιττές πράξεις.

Στη συνέχεια, το SySTeC εκτελεί επιπλέον μετασχηματισμούς για να αποθηκεύει μόνο τις μη μηδενικές τιμές, βελτιστοποιώντας έτσι τον κώδικα για αραιότητα.

Τα αποτελέσματα

Σε πειράματα, το SySTeC αύξησε την ταχύτητα των υπολογισμών σχεδόν 30 φορές. Αυτή η βελτίωση είναι ιδιαίτερα σημαντική για επιστήμονες που δεν είναι ειδικοί στη μηχανική μάθηση, αλλά χρειάζονται να επεξεργαστούν δεδομένα με αποδοτικό τρόπο.

Μελλοντικές εφαρμογές

Το SySTeC μπορεί να ενσωματωθεί σε υπάρχοντα συστήματα compilers για να δημιουργήσει μια ομαλή διεπαφή χρήστη. Επιπλέον, οι ερευνητές σκοπεύουν να το χρησιμοποιήσουν για τη βελτιστοποίηση πιο πολύπλοκων προγραμμάτων.

Συμπέρασμα

Το νέο σύστημα του MIT αποτελεί μια σημαντική πρόοδο στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, καθώς μειώνει σημαντικά τους πόρους που απαιτούνται για την εκπαίδευση και τη λειτουργία των μοντέλων μηχανικής μάθησης. Με την αυτοματοποίηση της διαδικασίας, το SySTeC ανοίγει νέους δρόμους για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε ποικίλους τομείς, από την επιστήμη των δεδομένων έως την επεξεργασία φυσικής γλώσσας.

Στέλιος Θεοδωρίδης
Στέλιος Θεοδωρίδης
Ο ήρωας μου είναι ο γάτος μου ο Τσάρλι και ακροάζομαι μόνο Psychedelic Trance
RELATED ARTICLES

Πρόσφατα άρθρα

Tηλέφωνα έκτακτης ανάγκης

Δίωξη Ηλεκτρονικού Εγκλήματος: 11188
Ελληνική Αστυνομία: 100
Χαμόγελο του Παιδιού: 210 3306140
Πυροσβεστική Υπηρεσία: 199
ΕΚΑΒ 166