Tu Vienne révolutionne KI: Une nouvelle méthode rend l'incertitude mesurable!
Tu Vienne révolutionne KI: Une nouvelle méthode rend l'incertitude mesurable!
Wieden, Österreich - Quoi de neuf de la recherche à l'Université technique de Vienne? Une équipe de recherche engagée a développé une méthode mathématique innovante pour calculer l'incertitude dans les réseaux neuronaux. Cette méthode pourrait révolutionner la façon dont nous prenons des décisions basées sur l'intelligence artificielle. Dans le monde de l'IA, où il y a souvent un manque de transparence, c'est un véritable rayon d'espoir.
Le défi pour les réseaux neuronaux classiques est évident: ils fournissent souvent les mêmes résultats lorsqu'ils sont identiques, mais de petits changements peuvent provoquer des résultats inattendus. Jusqu'à présent, ces systèmes ne fournissent aucune information sur la sécurité de leurs décisions. Selon les chercheurs de l'Université de technologie de Vienne, il est temps de repenser. La nouvelle procédure basée sur une approche géométrique est décomposée en petites sections. Pour chacun de ces domaines, les dépenses possibles peuvent être calculées exactement, ce qui permet la quantification sans effort des probabilités d'erreur.
Sophistication mathématique et technique
Les fonctions d'activation spéciales utilisées dans les réseaux RELU sont particulièrement excitantes. Ceux-ci sont décrits par deux réseaux d'approximation, ce qui simplifie énormément les opérations arithmétiques. Dans des tests sur des enregistrements de données tels que "Iris", "Wine", "Diabetes" et "Banana", les chercheurs ont montré que leur méthode offre des obstacles mathématiques plus précis pour les dépenses de réseau que les approches précédentes. Il s'est avéré que la méthode fonctionne particulièrement efficacement dans les dimensions d'entrée à faible dimension et ne vous attire pas non plus dans la précision même dans des défis plus complexes - mais au détriment d'un effort informatique plus élevé.Un avantage notable de cette méthode est votre concentration sur les réseaux neuronaux plus petits et contrôlables. Cependant, les systèmes d'IA plus complexes, tels que Chatt, ne peuvent pas être analysés. Cette constatation ouvre de nouvelles perspectives, en particulier dans les domaines critiques tels que la technologie médicale, la robotique, le développement de véhicules autonomes et l'évaluation des risques financiers. L'objectif général des développeurs est d'améliorer la prise de décision en une meilleure compréhension des probabilités des résultats possibles.
Applications pratiques de la recherche
Les utilisations potentielles possibles de cette nouvelle méthode sont diverses et pourraient avoir des effets de grande échelle sur de nombreux domaines de la vie. Cette technologie pourrait bientôt être utilisée dans les champs, où la sécurité et la précision sont très prioritaires. Que ce soit dans le système de santé ou dans le secteur financier - la possibilité de calculer les incertitudes et de mieux justifier les décisions est très importante.
Les travaux de recherche à l'Université technique de Vienne ouvrent non seulement de nouvelles opportunités pour l'intelligence artificielle, mais établit également une impulsion importante pour un développement ultérieur dans ce domaine passionnant et futur. Les chercheurs et les entreprises sont maintenant appelés à prendre cette nouvelle méthodologie et à continuer de penser dans leurs propres développements. L'avenir de l'IA pourrait ainsi devenir plus clair et plus prévisible.
Pour plus d'informations sur la nouvelle méthode et ses effets sur la recherche et l'industrie, lisez les rapports détaillés sur et tu vienna .
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| Ort | Wieden, Österreich |
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