Víctor López-Pastor e Florian Marquardt, pesquisadores do renomado Instituto Max Planck na Alemanha, conceberam uma inovadora abordagem para aprimorar o treinamento de IA. Esta metodologia promete aumentar significativamente a eficiência do processo de treinamento, reduzindo consideravelmente o tempo necessário para alcançar resultados notáveis.
Com o intuito de revolucionar o cenário atual, a abordagem inovadora adotada pelos pesquisadores, diverge da utilização das convencionais redes neurais artificiais digitais. Em vez disso, eles direcionam seus esforços para a exploração de processos físicos como base.
O próprio Marquardt explicou: “Conceituamos uma máquina física de autoaprendizagem, onde a essência reside na execução do treinamento por meio de um processo físico. Nesse contexto, os parâmetros da máquina são otimizados de maneira intrínseca pelo próprio processo“. Esta abordagem inovadora promete abrir novos horizontes no treinamento de IA.
No processo de treinamento das tradicionais redes neurais artificiais, é imperativo contar com um retorno externo para calibrar a intensidade das inúmeras conexões sinápticas, que totalizam bilhões em número. Florian Marquardt enfatiza a eficiência significativamente aprimorada ao eliminar essa dependência de feedback externo, comparando: “A abolição desse requisito de feedback torna o processo de treinamento notavelmente mais eficaz“.
Surpreendentemente, o método desenvolvido pelos pesquisadores opera de maneira independente em relação ao processo físico subjacente na máquina de autoaprendizagem, dispensando a necessidade de conhecimento detalhado sobre esse processo específico. Esta inovação promete uma revolução no treinamento de IA, destacando-se pela sua independência e eficácia.
