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Élagage optimisé pour diminuer la mémoire des IA et les coûts de calcul.

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Des chercheurs de l’Université Bar-Ilan ont développé une méthode innovante permettant de réduire considérablement la taille et la consommation d’énergie des systèmes d’apprentissage en profondeur tout en maintenant leurs performances.

Leur étude, publiée dans Physical Review E, montre qu’une meilleure compréhension des mécanismes d’apprentissage des réseaux profonds permet d’élaguer jusqu’à 90 % des paramètres dans certaines couches, sans compromettre leur précision.

Cette avancée, dirigée par le professeur Ido Kanter et le doctorant Yarden Tzach, pourrait rendre l’intelligence artificielle plus efficiente et durable pour des applications pratiques.

Le professeur Kanter souligne l’importance d’une compréhension approfondie des réseaux pour optimiser leur performance.

Bien que plusieurs méthodes existent déjà pour améliorer l’utilisation de la mémoire et réduire la complexité de calcul, la technique développée par cette équipe se distingue par la capacité à réduire drastiquement le nombre de paramètres tout en préservant la précision des systèmes.

Alors que l’IA se généralise dans notre quotidien, réduire son coût énergétique devient crucial.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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