Sistemul „lichid” de învățare automată se adaptează condițiilor în schimbare

Noul tip de rețea neuronală poate ajuta la luarea deciziilor în direcție autonomă și diagnostic medical.

Pe mine cercetătorii au dezvoltat un fel de rețea neuronală care învață la locul de muncă, nu doar în timpul fazei sale de formare. Acești algoritmi flexibili, numiți rețele „lichide”, își schimbă ecuațiile de bază pentru a se adapta constant la noile intrări de date. Plata în avans poate ajuta la luarea deciziilor pe baza fluxurilor de date care se schimbă în timp, inclusiv a celor implicați în diagnosticarea medicală și îndrumarea automată.

„Aceasta este o cale de urmat pentru viitorul controlului robotului, procesării limbajului natural, procesării video – orice formă de procesare a datelor din seriile de timp”, spune Ramin Hasani, autorul principal al studiului. „Potențialul este cu adevărat semnificativ”.

Cercetarea va fi prezentată la Conferința AAAI din februarie privind inteligența artificială. Pe lângă Hasan, postdoctor la Laboratorul de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL), coautorii MIT includ Daniela Rus, director CSAIL și Andrew și Erna Viterbi Profesor de electrotehnică și informatică și doctorandul Alexander Amin. Alți coautori includ Mathias Lechner de la Institutul austriac de știință și tehnologie și Radu Grosu de la Universitatea de tehnologie din Viena.

Datele seriilor cronologice sunt omniprezente și vitale pentru înțelegerea lumii, potrivit lui Hasani. „Lumea reală este despre secvențe. „Chiar și percepția noastră – nu percepi imaginile, percepi secvențele imaginilor”, spune el. „Așadar, datele din seriile de timp ne creează realitatea.”

Citează procesarea video, înregistrările financiare și aplicațiile de diagnostic medical ca exemple de serii cronologice esențiale pentru societate. Vicisitudinile acestor fluxuri de date în continuă schimbare pot fi imprevizibile. Cu toate acestea, analizarea acestor date în timp real și utilizarea acestora pentru a prezice comportamentul viitor, poate stimula dezvoltarea unor tehnologii emergente, cum ar fi mașinile cu conducere automată. Deci Hasan a construit un algoritm convenabil pentru sarcină.

Hasan a proiectat o rețea neuronală care să se poată adapta la variabilitatea sistemelor din lumea reală. Rețelele neuronale sunt algoritmi care recunosc tiparele analizând o serie de exemple de „antrenament”. Se spune adesea că acestea imită căile de procesare a creierului – Hasan s-a inspirat direct din nematodul microscopic, C. elegant. „Are doar 302 de neuroni în sistemul său nervos”, spune el, „totuși poate genera o dinamică complexă bruscă”.

Hasan și-a codat rețeaua neuronală cu o atenție atentă la modul în care C. elegant neuronii sunt activați și comunică între ei prin impulsuri electrice. În ecuațiile pe care le-a folosit pentru a-și structura rețeaua neuronală, a permis parametrilor să se schimbe în timp pe baza rezultatelor unui set de ecuații diferențiale.

Această flexibilitate este esențială. Comportamentul majorității rețelelor neuronale este reglementat după faza de antrenament, ceea ce înseamnă că sunt slabe la adaptarea la modificările fluxului de date de intrare. Hasan spune că fluiditatea rețelei sale „lichide” îl face mai rezistent la date neașteptate sau zgomotoase, de parcă ploaia abundentă ascunde aspectul unei camere într-o mașină cu conducere automată. „Deci este mai puternic”, spune el.

Există un alt avantaj al flexibilității rețelei, adaugă el: „mai interpretabil”.

Hasani spune că rețeaua sa fluidă pune capăt necontrolului comun pentru alte rețele neuronale. „Pur și simplu schimbând aspectul unui neuron”, ceea ce Hasan a făcut cu ecuațiile diferențiale, „puteți explora într-adevăr un anumit grad de complexitate pe care altfel nu l-ați putea explora”. Datorită numărului mic de neuroni extrem de expresivi ai lui Hasan, este mai ușor să găsiți o „cutie neagră” de luare a deciziilor în rețea și să diagnosticați de ce rețeaua a făcut o anumită caracterizare.

„Modelul în sine este mai bogat în termeni de expresivitate”, spune Hasani. Acest lucru îi poate ajuta pe ingineri să înțeleagă și să îmbunătățească performanțele rețelei lichide.

Rețeaua lui Hasan a strălucit într-o baterie de test. A derivat alți algoritmi de serie de timp de nivel superior cu câteva puncte procentuale în prezicerea cu precizie a valorilor viitoare în seturile de date, variind de la chimia atmosferică la modelele de trafic. „În multe aplicații, vedem că performanța este destul de ridicată”, spune el. În plus, dimensiunea redusă a rețelei însemna că ar putea finaliza testele fără un cost de calcul ridicat. „Toată lumea vorbește despre extinderea rețelei lor”, spune Hasani. „Vrem să ne așezăm, să avem mai puține articulații, dar mai bogate”.

Hasan intenționează să continue să îmbunătățească sistemul și să îl pregătească pentru aplicații industriale. „Avem o rețea neuronală mai provocatoare și mai expresivă, care este inspirată de natură. “Dar acesta este doar începutul procesului”, a spus el. „Întrebarea evidentă este cum extindeți acest lucru? Credem că acest tip de rețea ar putea fi un element cheie al viitoarelor sisteme de informații. ”

Referință: „Rețele durabile în timp lichid” de Ramin Hasani, Mathias Lechner, Alexander Amini, Daniela Rus și Radu Grosu, 14 decembrie 2020, Informatică> Aflați mașini.
arXiv: 2006.04439v4

Această cercetare a fost finanțată parțial de Boeing, Fundația Națională pentru Științe, Fondul științific austriac și Componentele și sistemele electronice pentru conducerea europeană.

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Procesul de tratament în rara morgă „carapace noroioase” a mumiei egiptene a fost expus – acesta este un caz de eroare

O figură mumificată și un sicriu în colecția Nicholson a Muzeului Aripii Chau Chuck de la Universitatea din Sydney. O persoană mumificată înfășurată...

Praful de asteroizi găsit în crater închide cazul care a ucis dinozaurii

Cercetătorii cred că au închis cazul în care dinozaurii au fost uciși și au legat definitiv dispariția lor de un asteroid care a lovit...

Noua descoperire poate explica asimetria confuză a protonului

Reprezentarea grafică a protonului. Sferele mari reprezintă cele trei quarcuri de valență, sferele mici reprezintă celelalte quarkuri care formează protonul, iar arcurile reprezintă...

Detectarea COVID-19 cu un autocolant pe piele

Inginerii Universității din Missouri promovează piața comercială a bioelectronicii îmbrăcate prin dezvoltarea unui plan de producție la scară largă pentru un dispozitiv personalizabil capabil...

Instrument gratuit de bioinformatică pentru a repeta repetițiile simple ale genotipului digital

SSRgenotyper este un instrument de bioinformatică nou dezvoltat, care permite cercetătorilor să genotipeze digital populațiile în serie folosind repetări de secvențe simple (SSR), o...

Newsletter

Subscribe to stay updated.