Investigadores da UC criam algoritmo de Inteligência Artificial inovador – Tribuna da Madeira
22 Janeiro, 2018 Sara Silvino Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra, DENSER
Desenvolvido no âmbito de um projeto de investigação financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), o DENSER tem vindo a despertar o interesse da comunidade científica e será apresentado na próxima EvoStar, a mais importante conferência europeia na área da computação evolucionária (computação de inspiração biológica para resolver problemas de elevada complexidade).
Destaca-se das abordagens convencionais ao não exigir intervenção humana, não usar conhecimento prévio sobre o domínio e por ser uma solução de baixo custo.
Comparativamente com outras técnicas, a desenvolvida na UC apresenta duas grandes vantagens, como explicam os coordenadores do projeto, Bernardete Ribeiro e Penousal Machado: «na maioria das abordagens a este problema otimizam-se os parâmetros de uma rede que, à partida, obtém uma performance elevada; na nossa abordagem a rede é evoluída de raiz, ou seja, sem intervenção humana.» Para se perceber melhor a diferença, os cientistas recorrem a uma analogia. «O que a maioria faz é afinar um Bugatti Veyron, um automóvel que, como sabemos, já é bastante rápido, de forma a conseguir boas performances; o que nós fazemos é dar ao algoritmo um conjunto de peças (jantes, pneus, peças para o motor, travões, etc.) e deixar que o algoritmo entenda o contexto da situação, isto é, descubra como combinar aquelas peças de forma a construir um veículo que obtenha uma performance competitiva. Mas nem sequer o informamos que tem de ser um carro», ilustram.
A outra vantagem é o baixo custo do DENSER. Enquanto os investigadores do projeto "Google Brain" «usam 800 GPUs (placas gráficas) topo de gama, nós usamos 4 GPUs das mais acessíveis, que são usadas, por exemplo, nos videojogos. Para se ter uma ideia, as 800 GPUs da Google custam 1,3 milhões de euros e as nossas apenas 2.500 euros», destacam. Os resultados do projeto, que podem vir a ser aplicados em vários domínios do conhecimento, decorrem da experiência de mais de duas décadas do CISUC nas áreas da inteligência artificial, machine learning e computação evolucionária, e de um esforço e investimento mais recente no domínio da evolutionary machine learning.