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Una red neuronal que aprende mientras trabaja, no solo cuando se entrena

Cuando hablamos de sistemas de Inteligencia Artificial, solo hablamos de una etapa de formación en la que un sistema informático recoge datos para aprender a tomar decisiones. Una vez finalizada la formación, la plataforma puede empezar a funcionar aplicando todo el aprendizaje.

Ahora desde el MIT nace un enfoque diferente, una red neuronal que sigue aprendiendo mientras trabaja, sin necesidad de volver a parar para entrenarse.

Estos algoritmos flexibles se denominan redes «líquidas» y cambian sus ecuaciones subyacentes para adaptarse continuamente a las nuevas entradas de datos. El avance podría ayudar a la toma de decisiones basadas en flujos de datos que cambian con el tiempo, incluidos los involucrados en el diagnóstico médico y la conducción autónoma.

Esto podría usarse para controlar mejor los robots, para mejorar el procesamiento del lenguaje natural, para procesar video… para muchos casos donde la experiencia del día a día es una fuente constante de nuevos datos.

La investigación se requiere en la Conferencia AAAI sobre Inteligencia Artificial de febrero.

Como ejemplos de aplicacion se enfocan en proceso de video, dato financiero y aplicaciones de diagnostico medico, donde el tiempo son fundamentales para la sociedad y donde los cambios de flujo de datos pueden ser impredecibles. El sistema creado tiene parámetros que cambian con el tiempo dependiendo de los resultados de un conjunto anidado de ecuaciones diferenciales.

Ramin Hasani, autor principal del estudio, dará más detalles en la conferencia, pero todo apunta a que habrá un antes y un después en el mundo de la inteligencia artificial.

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