{"id":16175,"date":"2019-06-04T08:18:43","date_gmt":"2019-06-04T14:18:43","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=16175"},"modified":"2019-06-04T08:18:43","modified_gmt":"2019-06-04T14:18:43","slug":"los-secretos-sobre-por-que-israel-es-lider-en-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/los-secretos-sobre-por-que-israel-es-lider-en-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Los secretos sobre por qu\u00e9 Israel es l\u00edder en Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"<p>Investigadores de Israel han desarrollado una plataforma capaz de acelerar el proceso de aprendizaje de los sistemas de(IA) en 1000 veces. Una raz\u00f3n mas de porque Israel se perfila como l\u00edder en\u00a0inteligencia artificial.<!--more--><span id=\"more-25090\"><\/span><\/p>\n<p>El profesor Shahar Kvatinsky y la estudiante de doctorado Tzofnat Greenberg-Toledo, del Technion, publicaron recientemente su investigaci\u00f3n en la revista\u00a0IEEE Transactions on Circuits and Systems. La misma es publicada por el Instituto de Ingenieros El\u00e9ctricos y Electr\u00f3nicos (IEEE).<\/p>\n<p>En los \u00faltimos a\u00f1os, ha habido un gran avance en el mundo de la inteligencia artificial. Principalmente debido a los modelos de redes neuronales profundas (DNN). Estos son redes de algoritmos inspirados en el cerebro humano y dise\u00f1ados para reconocer patrones.<\/p>\n<h6><strong>Israel es l\u00edder en inteligencia artificial.<\/strong><\/h6>\n<p class=\" aBigClassNameToAvoidCollisionInText\">Inspirados en los m\u00e9todos de aprendizaje humano, estos DNN han tenido un \u00e9xito sin precedentes. Se usan por ejemplo al tratar con tareas complejas como la conducci\u00f3n aut\u00f3noma. Otras aplicaciones son el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de im\u00e1genes. Se cuentan tambi\u00e9n el desarrollo de tratamientos m\u00e9dicos innovadores que se logran a trav\u00e9s del auto aprendizaje de la m\u00e1quina a partir de una amplia gama de ejemplos. A menudo representado por im\u00e1genes.<\/p>\n<p>Esta tecnolog\u00eda se est\u00e1 desarrollando r\u00e1pidamente en grupos de investigaci\u00f3n acad\u00e9mica. Empresas l\u00edderes como Facebook y Google lo est\u00e1n utilizando para sus necesidades espec\u00edficas.<\/p>\n<p>El aprendizaje mediante el ejemplo requiere una gran capacidad de computaci\u00f3n a gran escala. Por lo tanto, se lleva a cabo en computadoras que tienen unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) adecuadas para la tarea.<\/p>\n<p>Sin embargo, estas unidades consumen cantidades considerables de energ\u00eda. Ademas su velocidad es m\u00e1s lenta que la velocidad de aprendizaje requerida de las redes neuronales. Esto dificulta el proceso de aprendizaje.<\/p>\n<p>\u201cDe hecho, estamos tratando con hardware originalmente creado principalmente para fines gr\u00e1ficos y no puede mantenerse al d\u00eda con la actividad acelerada de las redes neuronales\u201d, explica Kvatinsky.<\/p>\n<p>\u201cPara resolver este problema, necesitamos dise\u00f1ar hardware que sea compatible con redes neuronales profundas\u201d.<\/p>\n<p>El profesor Kvatinsky y su grupo de investigaci\u00f3n han desarrollado un sistema de hardware dise\u00f1ado espec\u00edficamente para trabajar con estas redes. De este modo permiten a la red neuronal realizar la fase de aprendizaje con mayor velocidad y menos consumo de energ\u00eda.<\/p>\n<p>\u201cEn comparaci\u00f3n con las GPU, la velocidad de c\u00e1lculo del nuevo hardware es 1.000 veces m\u00e1s r\u00e1pida y reduce el consumo de energ\u00eda en un 80%\u201d.<\/p>\n<p>Este nuevo hardware representa un cambio conceptual. En lugar de centrarse en mejorar los procesadores existentes, Kvatinsky y su equipo decidieron desarrollar la estructura de una m\u00e1quina de computaci\u00f3n tridimensional que integra la memoria.<\/p>\n<p>\u201cEn lugar de tratar las unidades que realizan c\u00e1lculos y la memoria responsable de almacenar informaci\u00f3n, realizamos ambas tareas dentro del memristor. Esto es, un componente de memoria con capacidades de c\u00e1lculo mejoradas para trabajar con redes neuronales profundas\u201d.<\/p>\n<p>Aunque su investigaci\u00f3n a\u00fan se encuentra en su etapa te\u00f3rica, ya han demostrado la implementaci\u00f3n a trav\u00e9s de la simulaci\u00f3n.<\/p>\n<p>\u201cActualmente, nuestro desarrollo est\u00e1 destinado a trabajar con los algoritmos de aprendizaje de impulso. Pero nuestra intenci\u00f3n es continuar desarrollando el hardware para que sea compatible con otros algoritmos de aprendizaje tambi\u00e9n.<\/p>\n<p>Podemos ser capaces de desarrollar hardware din\u00e1mico y multiuso que se pueda adaptar a varios algoritmos, en lugar de tener varios componentes de hardware diferentes\u201d, agreg\u00f3 Kvatinsky.<\/p>\n<p><strong>Fuente: Hebreos<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores de Israel han desarrollado una plataforma capaz de acelerar el proceso de aprendizaje de los sistemas de(IA) en 1000 veces. 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