Ricercatori riproducono una rete neurale artificiale per migliorare l'IA

In breve:

Le IA attuali usano neuroni virtuali, unità matematiche che si collegano in modo massiccio e casuale, richiedendo molta energia. Ricercatori dell’Università di Surrey hanno sviluppato un nuovo modello, chiamato Topographical Sparse Mapping, che collega ogni neurone solo a pochi altri simili, riducendo i legami inutili. La versione avanzata, Enhanced TSM, elimina durante l’apprendimento le connessioni superflue, proprio come fa il cervello umano.

Riassunto completo:

• Un gruppo di ricercatori dell’Università di Surrey ha sviluppato un nuovo metodo per migliorare le prestazioni dell’intelligenza artificiale, ispirandosi al funzionamento del cervello umano.
• L’idea parte dal modo in cui i neuroni del cervello si collegano: non sono tutti connessi tra loro, ma formano reti locali in cui ogni neurone comunica solo con quelli vicini o con funzioni simili.
• I ricercatori hanno riprodotto questa logica in una rete neurale artificiale chiamata Topographical Sparse Mapping, in cui ogni “neurone virtuale” si connette solo a pochi altri rilevanti invece che a migliaia di nodi casuali.
• Questo approccio riduce drasticamente il numero di connessioni necessarie, rendendo i modelli di intelligenza artificiale più leggeri e meno energivori, ma senza perdere accuratezza o capacità di apprendimento.
• È stata anche creata una versione migliorata, chiamata Enhanced Topographical Sparse Mapping, che aggiunge un processo di “potatura” delle connessioni: durante l’addestramento, la rete elimina i legami superflui, un po’ come fa il cervello umano quando impara.
• I ricercatori pensano che questa tecnologia possa essere utile anche per costruire in futuro computer neuromorfici, cioè macchine progettate per funzionare in modo più simile al cervello, capaci di apprendere in modo efficiente e sostenibile.

Questo testo è un riassunto del seguente articolo (eng):

University of Surrey researchers mimic brain wiring to improve AI

Researchers say this new method rethinks how AI systems are wired at their most fundamental level.

BBC News

Alternativa in italiano: non pervenuta