A inteligência artificial pode agora resolver matemática avançada, realizar raciocínios complexos e até usar computadores pessoais, mas os algoritmos de hoje ainda podem aprender uma ou duas coisas com vermes microscópicos.
IA líquidauma startup derivada do MIT, revelará hoje vários novos modelos de IA baseados em um novo tipo de rede neural “líquida” que tem o potencial de ser mais eficiente, consumir menos energia e mais transparente do que aquelas que sustentam tudo, desde chatbots a geradores de imagens e sistemas de reconhecimento facial.
Os novos modelos da Liquid AI incluem um para detectar fraudes em transações financeiras, outro para controlar carros autônomos e um terceiro para analisar dados genéticos. A empresa divulgou os novos modelos, que está licenciando para empresas externas, em evento realizado hoje no MIT. A empresa recebeu financiamento de investidores que incluem Samsung e Shopify, que também estão testando sua tecnologia.
“Estamos ampliando”, diz Ramin Hasanicofundador e CEO da Liquid AI, que co-inventou redes líquidas quando era estudante de graduação no MIT. A pesquisa de Hasani inspirou-se no C. elegansum verme de um milímetro de comprimento normalmente encontrado no solo ou na vegetação em decomposição. O verme é uma das poucas criaturas cujo sistema nervoso foi totalmente mapeado e é capaz de apresentar um comportamento extremamente complexo, apesar de ter apenas algumas centenas de neurônios. “Antes era apenas um projeto científico, mas esta tecnologia está totalmente comercializada e pronta para agregar valor às empresas”, diz Hasani.
Dentro de uma rede neural regular, as propriedades de cada neurônio simulado são definidas por um valor estático ou “peso” que afeta seu disparo. Dentro de uma rede neural líquidao comportamento de cada neurônio é governado por uma equação que prevê seu comportamento ao longo do tempo, e a rede resolve uma cascata de equações vinculadas à medida que a rede funciona. O design torna a rede mais eficiente e flexível, permitindo que ela aprenda mesmo após o treinamento, ao contrário de uma rede neural convencional. As redes neurais líquidas também estão abertas à inspeção de uma forma que os modelos existentes não estão, porque seu comportamento pode essencialmente ser rebobinado para ver como produziu um resultado.
Em 2020, os pesquisadores mostraram que tal rede com apenas 19 neurônios e 253 sinapses, que é notavelmente pequena para os padrões modernos, poderia controlar um carro simulado que dirige sozinho. Embora uma rede neural regular possa analisar dados visuais apenas em intervalos estáticos, a rede líquida captura com muita eficiência a maneira como as informações visuais mudam ao longo do tempo. Em 2022, os fundadores da Liquid AI descobri um atalho que tornou o trabalho matemático necessário para redes neurais líquidas viável para uso prático.
