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Alcuni ricercatori del MIT hanno scoperto e sviluppato una nuova rete neurale che potrebbe essere il futuro dell’Intelligenza Artificiale, si chiama Rete “Liquida” (in questo articolo la chiameremo anche LN, liquid network).

Perché è stata chiamata Rete Liquida?

Si chiama rete liquida, perché proprio come ogni cosa liquida (es. acqua) è adattabile.

Questo nuovo tipo di rete neurale si può adattare alle varie situazioni. Lo spieghiamo meglio:

Una rete neurale per performare al meglio e per essere pronta, deve essere prima allenata, grazie a dati di allenamento e poi testata. Questo è diverso per la Rete Liquida.

Questo tipo di Rete Neurale è diversa perché oltre a seguire le procedure standard – allenamento e test –, può apprendere durante la sua applicazione. Ovvero è in grado di adattarsi alle varie situazioni, anche se non ha mai visto casi del genere prima.

Questa è una via da seguire per il futuro del controllo dei robot, dell’elaborazione del linguaggio naturale, dell’elaborazione video, qualsiasi forma di elaborazione dei dati delle serie temporali. Il potenziale è davvero significativo.

Ramin Hasani, autore principale dello studio.

Come Hasani ha pensato a questa rete liquida

Secondo lo scienziato una caratteristica fondamentale sono le serie temporali. Lui le definisce “onnipresenti”. Questo perché l’essere umano si basa su una serie di immagini per costruire la propria realtà, fa così da sempre.

Per esempio i dati finanziari, medici e i video sono imprevedibili e mutevoli. E’ importante per questo analizzare tali dati in tempo reale e utilizzarli per fare previsioni future più accurate.

La sua ispirazione, per la progettazione della LN, è dovuta al C.elegans (un verme nematode fasmidario, lungo circa 1 mm) che avendo solo 302 neuroni può generare dinamiche inaspettate, come dice Hasani.

Studiando i processi neuronali di questo piccolissimo verme, il ricercatore ha permesso alle sue equazioni di cambiare i parametri nel tempo. E’ proprio questo il vantaggio della sua Rete Liquida.

Un altro vantaggio della rete

La Rete Liquida ha un vantaggio ulteriore: è più interpretabile.

Hasani dice “Questo tipo di rete liquida aggira l’imperscrutabilità comune ad altre reti neurali. Basta cambiare la rappresentazione di un neurone e si possono davvero esplorare alcuni gradi di complessità che altrimenti non si potrebbero esplorare”.

I test svolti

Le reti liquide contano molto sui loro pochi neuroni, questo permette di diminuire il costo di elaborazione e di scalare meglio la stessa rete avendo neuroni più ricchi.

Inoltre, proprio grazie ai pochi neuroni è più facile comprendere e vedere il modello decisionale della rete e capire perché ha fatto una determinata cosa piuttosto che un’altra.

La LN è stata sottoposta a moltissimi test per verificare la sua affidabilità, quello che è emerso è che in alcune applicazioni non riesce ad eguagliare i modelli di reti neurali più avanzati, ma solo di alcuni punti percentuali.

Ciò non significa che la rete liquida non sia affidabile, anzi.

I passi successivi

Hasani ora vuole migliorare questo tipo di rete e poterla preparare per un’applicazione industriale:

“Abbiamo una rete neurale dimostrabilmente più espressiva che si ispira alla natura. Ma questo è solo l’inizio del processo.”

La ricerca verrà presentata a febbraio durante la conferenza AAAI sull’Intelligenza Artificiale.


Noi riteniamo che questa possa essere una grande opportunità per la scalata e la semplificazione (dipende dai punti di vista) delle reti neurali, permettendo alle aziende di migliorare le prestazioni di robot e auto a guida autonoma.

Fonte

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Antonio Furioso

Antonio Furioso

Fondatore di Neuragate. Credo molto in quello che le immagini possono comunicare, per questo sono fortemente attratto dalla Computer Vision. Mi piace tutto quello che è nuovo. La curiosità è quella che mi spinge oltre le aspettative e a fare sempre di più.

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