سیستم کاربرپسند MIT، توسعه مدل‌های هوش مصنوعی و شبیه‌سازی را بهینه می‌کند

به گزارش خبرگزاری ایمنا به نقل از ام آی تی، مدل‌های شبکه عصبی که در حوزه‌هایی همچون پردازش تصاویر پزشکی و تشخیص گفتار کاربرد دارند، به‌طورمعمول بر روی داده‌های بسیار پیچیده عملیات پردازشی انجام می‌دهند. این امر نیازمند محاسبات سنگین و مصرف انرژی بالا است که یکی از چالش‌های اصلی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به شمار می‌آید.

پژوهشگران MIT برای حل این مشکل، سیستمی طراحی کرده‌اند که فرایند آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق را بهینه‌تر و کم‌مصرف‌تر می‌کند، این سیستم از روش‌های پیشرفته برای مدیریت هوشمند منابع محاسباتی بهره می‌برد و می‌تواند نیاز به توان پردازشی بالا را کاهش دهد.

به گفته آدام زوئی، پژوهشگر MIT، این فناوری می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا بدون نیاز به سخت‌افزارهای پرهزینه، مدل‌های قدرتمندتری بسازند، با این سیستم، می‌توان مدل‌های یادگیری عمیق را با دقت بالا و هزینه پردازشی کمتر اجرا کرد.

این پیشرفت می‌تواند تحولی مهم در حوزه هوش مصنوعی و شبیه‌سازی‌های پیچیده ایجاد کند و راه را برای کاربردهای گسترده‌تر این فناوری در علوم پزشکی، صنعت و اینترنت اشیا هموار سازد.