Les réseaux de neurones liquides sont prêts à catapulter l’intelligence artificielle. Mot du MIT

Réseaux de neurones liquides. Cela semble être une idée exotique, et oui, d’une certaine manière, ça l’est. Le MIT (Massachusetts Institute of Technology) y travaille en collaboration avec d’autres universités très réputées, comme l’Institut autrichien des sciences et technologies, au moins depuis le début de cette décennie. Et tu reçois des résultats très prometteurs. Comprendre ce qu’est un réseau de neurones n’est pas difficile si l’on évite les détails les plus complexes. Après tout, il s’agit d’un programme informatique inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain dans le but de traiter des informations et d’en déduire de nouvelles connaissances.

Un réseau de neurones artificiels est composé de plusieurs couches d’objets logiques appelés nœuds ou neurones artificiels. Chaque nœud possède sa propre entité et est capable de traiter des informations pour obtenir un résultat et le transmettre à un ou plusieurs nœuds de la couche suivante du réseau neuronal. Il existe plusieurs types de réseaux de neurones, mais ils poursuivent tous le même objectif : traiter l’information pour générer de nouvelles connaissances. Les réseaux de neurones convolutifs, par exemple, sont utilisés pour identifier des modèles, reconnaître des images, interpréter la voix ou mettre en œuvre des algorithmes de vision par ordinateur.

Cependant, il existe un élément très important de cette technologie que nous n’avons pas encore étudié : l’entraînement. Cette procédure nécessite simplement de transmettre des informations au réseau neuronal afin qu’elles puissent être traitées, mais non pas dans le but de renvoyer un ou plusieurs résultats, mais plutôt pour qu’il apprenne à travailler avec ce type d’informations et soit capable de faire des prédictions ou des classifications. … lorsque nous vous fournirons ultérieurement les données que nous devons analyser. Cette description est un peu grossière, mais elle nous est utile pour comprendre de quoi on parle sans trop compliquer cet article.

Les réseaux de neurones liquides sont les meilleurs alliés de la future intelligence artificielle

Contrairement à d’autres types de réseaux de neurones, qui, comme nous venons de le voir, ont été conçus pour apprendre lors de la phase d’entraînement à partir d’une entrée prédéterminée, les réseaux de neurones liquides apprennent également lors de l’analyse des informations qui leur sont fournies dans le but d’en déduire de nouvelles connaissance. Cela signifie simplement qu’ils sont capables de s’adapter continuellement aux nouvelles données d’entrée qu’ils reçoivent afin d’apprendre de manière dynamique et ininterrompue. Comme vous pouvez le constater, cela sonne très bien.

Les chercheurs qui ont conçu ces réseaux de neurones artificiels ont choisi l’adjectif « liquide » justement pour suggérer leur flexibilité et leur capacité d’adaptation constante. Cependant, leur proposition présente deux autres qualités qu’il convient de ne pas négliger : ils sont vraisemblablement plus efficaces que les autres réseaux de neurones artificiels et Ils ont une plus grande expressivité.

Selon Ramin Hasani, l’un des chercheurs du MIT spécialisé dans les réseaux de neurones liquides, l’expressivité décrit la facilité avec laquelle les ingénieurs peuvent agir sur les performances du réseau de neurones en modifiant la représentation des neurones artificiels. Cette caractéristique, toujours selon Hasani, permet à ces réseaux d’aborder des niveaux de complexité qui ne sont pas gérables avec d’autres structures de traitement de l’information.

Nous devons encore explorer quelque chose de très important à propos de ces réseaux de neurones. Le plus important en fait : ses domaines d’application. Les ingénieurs du MIT les ont déjà utilisés avec succès pour mettre en œuvre un algorithme de navigation autonome pour drones capable de s’adapter en temps réel aux espaces de navigation les plus complexes. Cependant, cette application n’est rien de plus qu’un prélude à ce que les réseaux de neurones liquides peuvent théoriquement faire.

Et leurs concepteurs espèrent qu’à court terme, ils pourront être utilisés pour catapulter la conduite autonome des voitures, développer des systèmes de diagnostic médical beaucoup plus précis, traiter des vidéos en temps réel ou analyser de gros volumes de données financières, entre autres applications. S’ils s’avèrent enfin aussi flexibles et capables que le prétendent leurs créateurs, nous pourrions être sur le point de faire un grand pas en avant dans le domaine de l’intelligence artificielle.