طريقة جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تصميم الشبكات العصبية

وجد الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، طريقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتدريب أنظمة التعلم الآلي بكفاءة أكبر، للسماح للخوارزمية الجديدة الموفرة للوقت والتكلفة للباحثين والشركات التي تعاني من نقص الموارد بأتمتة تصميم الشبكات العصبية.

والآن، يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم أنظمة التعلم الآلي المعروفة باسم "الشبكات العصبية" في عملية تسمى البحث عن الهندسة المعمارية العصبية (NAS)، ولكن هذه التقنية تتطلب الكثير من الموارد مثل الوقت والطاقة المعالجة والمال، فحتى جوجل تنتج شبكة اتصال عصبية واحدة تستخدمها لتصنيف الصور وتستغرق 48 ألف ساعة من وحدة معالجة الرسومات.

وطور باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا خوارزمية NAS التي تتعلم تلقائيًا من خلال شبكة عصبية ملتوية في جزء صغير من الوقت لتستغرق 200 ساعة من وحدة معالجة الرسومات فقط.

وتسريع العملية التي يصمم فيها منظمة الذكاء الاصطناعي، الشبكات العصبية يمكّن المزيد من المستخدمين من استخدام وتجربة NAS.