IA fica mais leve: um sistema do MIT reduz cálculos e consumo de energia

Um novo sistema desenvolvido no MIT torna a inteligência artificial mais rápida e eficiente, reduzindo drasticamente o consumo de energia.

A inteligência artificial está agora em toda parte, desde a medicina até o reconhecimento de fala . Mas por trás desta poderosa tecnologia existe um problema significativo: os modelos de aprendizagem profunda devem processar uma enorme quantidade de dados complexos, e isso significa uma avalanche de cálculos e, consequentemente, um consumo de energia muito elevado .

Não se trata apenas de desempenho, mas também do quanto esta tecnologia pesa no meio ambiente. Tentar tornar esses algoritmos mais eficientes não é nada simples. As soluções atuais, na verdade, limitam-se a explorar apenas um dos dois principais “atalhos” nos dados.

Esparsidade (quando há muitos zeros nos dados) ou simetria (quando certas partes dos dados são espelhadas). Infelizmente, combinar os dois é complicado e requer bastante trabalho por parte dos desenvolvedores. As redes neurais trabalham com estruturas de dados chamadas tensores , que são como matrizes mas com muito mais dimensões.

Mais tamanho significa mais complexidade e mais pressão sobre os processadores. Reduzir o número de operações nesses tensores não é apenas uma questão de velocidade, mas também ajuda a reduzir o consumo de energia. O problema? Até agora, fazer isso de forma eficiente exigia habilidades técnicas avançadas e muito tempo.

MIT encontra o atalho: menos esforço, mais velocidade

Uma equipe de pesquisadores do MIT encontrou uma maneira de simplificar todo esse processo. Eles criaram um sistema automático que permite explorar a dispersão e a simetria dos dados, tornando os algoritmos mais rápidos e leves. E a beleza? Você não precisa ser um especialista em aprendizado profundo para usá-lo. Este novo método levou a resultados surpreendentes, com a velocidade de cálculo aumentando até 30 vezes em alguns testes.

No centro desta inovação está um compilador chamado SySTeC , que traduz código complexo em instruções otimizadas, eliminando operações desnecessárias. O sistema reconhece automaticamente quando os dados são simétricos (e, portanto, pode evitar cálculos duplos) e quando há valores nulos a serem ignorados. Além disso, graças a uma linguagem de programação simples , mesmo os não especialistas podem otimizar seus algoritmos sem muito esforço.

Um futuro mais eficiente (e menos complicado)

Usar o SySTeC é fácil: basta entrar no programa e o sistema faz todo o resto. Otimize o código , reduza cálculos desnecessários e produza um programa pronto para uso. Isso significa menos tempo desperdiçado escrevendo códigos complicados e mais energia economizada. Resumindo, uma dádiva de Deus para quem quer acelerar seus algoritmos sem enlouquecer.

O potencial do SySTeC vai muito além da inteligência artificial. Pode ser usado na ciência , no gerenciamento de grandes quantidades de dados ou em qualquer indústria que exija poder computacional. Pesquisadores do MIT já pensam em integrá-lo a outros sistemas para tornar a interface ainda mais simples e intuitiva. Se tudo correr conforme o planeado, esta tecnologia poderá tornar a IA não só mais rápida, mas também mais sustentável .

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