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

Zirconii antici datează începutul tectonicii plăcilor în urmă cu 3,6 miliarde de ani – un eveniment critic pentru a face pământul ospitalier pentru viață

Zirconii examinați de echipa de cercetare, fotografiați cu catodoluminiscență, tehnică cu care echipa a putut vizualiza interiorul cristalelor cu un microscop electronic cu scanare...

Putem face opioidele mai puțin dependente? [Video]

În 2017, milioane de oameni din întreaga lume erau dependenți de opioide și 115.000 au murit din cauza unui supradozaj. Opioidele sunt cele mai puternice...

Măsurile neconvenționale împotriva pandemiei și apărării nucleare pot proteja omenirea de catastrofe catastrofale

Lansarea mânerului SM-3 Block IB de la un crucișător cu rachete ghidate USS Lake Erie (CG 70). Credit: Marina SUA În curând viața pe...

Situl de legare a anticorpilor conservat în variantele de virus COVID-19 – impact mare pentru vaccinurile viitoare

O echipă de cercetare Penn State a descoperit că proteinele N din barza-covi-2 sunt stocate în toate coronavirusurile epidemice legate de îngrășăminte (sus, stânga:...

Mișcări ale electronilor de ceas în interiorul unui atom: viteza obturatorului de o milionime dintr-o miliardime de secundă

Reprezentarea artistică a experimentului. Întârzierea inerentă între emisia celor două tipuri de electroni duce la o elipsă caracteristică în datele analizate. În...

Newsletter

Subscribe to stay updated.