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Un’intelligenza artificiale sceglie la diversità per migliorare le prestazioni

Tempo di lettura: 2 minuti. Un team di ricercatori ha sviluppato un’IA che sceglie la diversità per migliorare le sue prestazioni, dimostrando che l’autoapprendimento e la diversità possono portare a risultati notevolmente migliori.

Tempo di lettura: 2 minuti.

Un team di ricercatori dell’Università di North Carolina State ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale (IA) che sceglie attivamente la diversità per migliorare le sue prestazioni. Questo approccio innovativo offre all’IA la capacità di “guardare all’interno” e apprendere come apprende, ottimizzando la sua struttura interna.

Dettagli sul sistema IA

Le reti neurali sono una forma avanzata di IA ispirata al funzionamento del nostro cervello. Mentre i neuroni naturali scambiano impulsi elettrici in base alla forza delle loro connessioni, le reti neurali artificiali creano connessioni forti regolando pesi e bias numerici durante le sessioni di addestramento. L’IA convenzionale utilizza reti neurali composte da molti neuroni artificiali identici. William Ditto, professore di fisica presso la North Carolina State University, e il suo team hanno dato all’IA la capacità di scegliere il numero, la forma e la forza di connessione tra i neuroni nella sua rete neurale, creando sottoreti con diversi tipi di neuroni e forze di connessione.

Diversità e miglioramento delle prestazioni

Il team ha scoperto che, quando l’IA aveva la capacità di decidere tra neuroni diversi o omogenei, sceglieva sempre la diversità come mezzo per rafforzare le sue prestazioni. Durante i test, l’accuratezza dell’IA è aumentata con l’aumento del numero di neuroni e della diversità neuronale. Un’IA standard poteva identificare i numeri con una precisione del 57%, mentre l’IA meta-learning diversificata raggiungeva il 70% di precisione. Inoltre, l’IA basata sulla diversità si è dimostrata fino a 10 volte più precisa dell’IA convenzionale nella risoluzione di problemi più complessi.

La ricerca dimostra che, fornendo all’IA la capacità di esaminare e apprendere come apprende, essa modificherà la sua struttura interna per abbracciare la diversità, migliorando notevolmente la sua capacità di apprendimento e risoluzione dei problemi. Questi risultati sono stati pubblicati in Scientific Reports e sono stati sostenuti dall’Office of Naval Research e da United Therapeutics.

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