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Alunos de uma startup criam uma IA melhor que a do Google

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Estudantes da Fast.ai, uma pequena organização que oferece cursos online gratuitos de Aprendizado de máquina que excedeu o código do Google, de acordo com uma importante.

O Fast.ai tem alunos em meio período dispostos a tentar a aprendizagem de máquina e, talvez, a ciência de dados. E para executar seus programas de IA, a empresa simplesmente paga pelo serviço de nuvem da Amazon.

Fast.ai mas a equipe construiu um algoritmo que supera código do Google como o DAWNBench ponto de referência, desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Stanford (EE. UU.). Esse benchmark emprega uma tarefa comum de classificação de imagens para analisar a velocidade de um algoritmo de aprendizado profundo baseado em seu poder computacional.

Os pesquisadores do Google costumavam liderar a classificação em uma categoria de treinamento com várias máquinas, uma coleção personalizada com seus próprios chips projetados especificamente para aprendizado de máquina. Mas agora, a equipe Fast.ai conseguiu desenvolver algo ainda mais rápido com hardware relativamente similar.

“Alcançar resultados de alto nível não está disponível apenas para grandes empresas”, explica um dos fundadores da Fast.ai e proeminente empreendedor de inteligência artificial, Jeremy Howard. Howard e sua co-fundadora, Rachel Thomas, criaram o Fast.ai para tornar a IA mais acessível e menos exclusiva.

Para derrotar o Google, a equipe de Howard realizou algumas estratégias relativamente simples. Uma delas era certificar-se de que as imagens usadas em seu algoritmo de treinamento foram cortadas. “Essas são as coisas óbvias e ridículas típicas que muitos pesquisadores nem considerariam fazer”, explica Howard.

O código necessário para executar o algoritmo de aprendizado em várias máquinas foi desenvolvido por um colaborador da nova Unidade de Inovação em Defesa do Pentágono, nos Estados Unidos, criada recentemente para ajudar os militares a trabalhar com inteligência artificial e aprendizado de máquina.

O professor da Universidade de Stanford, Matei Zaharia, que é um dos criadores do DAWNBench, diz que o trabalho da Fast.ai é impressionante. Mas ele também aponta que, para muitas tarefas de IA, eles ainda precisam de grandes quantidades de dados e recursos computacionais importantes.

O algoritmo Fast.ai foi treinado no banco de dados ImageNet em 18 minutos com 16 exemplos de Amazon Web Service, com um custo total de computação de cerca de 35 euros. Howard diz que seu resultado foi 40% melhor que o do Google, embora ele admita que a comparação é complicada porque o hardware é diferente.

O diretor de comunicações e políticas da OpenAI, Jack Clark, uma organização sem fins lucrativos, diz que a Fast.ai está fazendo avanços importantes em outras áreas, como a compreensão da linguagem. “Esse tipo de coisa beneficia a todos nós porque aumenta a familiaridade básica das pessoas com inteligência artificial”, conclui Clark.

Saiba mais em fast.ia

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Por: engenhariae.com.br



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