Vloeibare neurale netwerken van MIT: Oplossingen voor AI-problemen in robotica en zelfrijdende auto's

FFrits 3 augustus 2023 03:33

Onderzoekers van het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) van MIT hebben een nieuw type diep leernetwerk ontwikkeld, genaamd vloeibare neurale netwerken. Deze compacte en efficiënte netwerken kunnen een oplossing bieden voor bepaalde AI-problemen, met name in de robotica en zelfrijdende auto's.

Introductie van vloeibare neurale netwerken

Gezien de huidige trend in de kunstmatige intelligentie om steeds grotere neurale netwerken te ontwikkelen, bieden vloeibare neurale netwerken een interessante tegenhanger. Met hun compacte en flexibele aard kunnen deze netwerken effectief worden ingezet in omgevingen waar traditionele diepe leernetwerken tegen hun grenzen aanlopen. Dit is vooral het geval in gebieden zoals robotica en zelfrijdende auto's, waar het rekenvermogen en geheugen van de systemen beperkt zijn.

Het unieke aan vloeibare neurale netwerken is hun vermogen om zich aan te passen aan nieuwe situaties na de training, een vermogen dat niet wordt aangetroffen in typische neurale netwerken. Dit wordt bereikt door het gebruik van dynamisch aanpasbare differentiaalvergelijkingen. Daarnaast gebruiken ze ook een andere bekabelingsarchitectuur dan traditionele neurale netwerken, waardoor ze in staat zijn om continue-tijdmodellen te leren die hun gedrag dynamisch kunnen aanpassen.

Compactheid van vloeibare neurale netwerken

Terwijl een klassiek diep neuraal netwerk wel 100.000 kunstmatige neuronen en een half miljoen parameters nodig heeft om een taak uit te voeren, zoals het in de baan houden van een auto, waren de onderzoekers in staat om een vloeibaar neuraal netwerk te trainen om dezelfde taak uit te voeren met slechts 19 neuronen. Deze aanzienlijke vermindering in grootte resulteert in een model dat kan draaien op de kleine computers die worden aangetroffen in robots en andere randapparaten.

Een ander opvallend kenmerk van vloeibare neurale netwerken is hun vermogen om causale relaties te begrijpen. Traditionele diepe leersystemen hebben vaak moeite met het begrijpen van causale relaties, wat leidt tot het leren van onjuiste patronen die niet gerelateerd zijn aan het probleem dat ze proberen op te lossen. Vloeibare neurale netwerken lijken echter een beter begrip van causale relaties te hebben, waardoor ze beter in staat zijn om te generaliseren naar ongeziene situaties.

Toepassingen van vloeibare neurale netwerken

Vanwege hun aard en kenmerken zijn vloeibare neurale netwerken uitermate geschikt voor toepassingen waarbij continue gegevensstromen verwerkt moeten worden, zoals bij robotica en autonome voertuigen. Hier worden gegevens continu toegevoerd aan machine learning modellen. Het team van MIT CSAIL heeft al veelbelovende resultaten behaald met het testen van vloeibare neurale netwerken in enkelvoudige robotinstellingen en is van plan hun tests uit te breiden naar multi-robot systemen en andere soorten gegevens.

Meer artikelen

Lees ook

Hier zijn een aantal interessante artikelen op andere sites uit ons netwerk.