Você sabe como um carro autônomo consegue diferenciar uma pessoa de um cone no trânsito? Como o app de streaming de música, Spotify, consegue indicar uma música para você? Por que o filtro de spam do Gmail consegue ser tão eficaz? A explicação para isso é um tipo de inteligência artificial (IA) chamada de deep neural networks (redes neurais profundas). Estes sistemas são excelentes para realizar tarefas de reconhecimento e classificação de dados, entretanto, necessitam de poder de processamento e memória para serem executados em tempo real (algo difícil de se conseguir em um smartphone comum).

Pesquisadores da Northeastern University conseguiram executar deep neural networks (redes neurais profundas) em um smartphone sem internet

Recentemente, os pesquisadores da Northeastern University conseguiram criar uma maneira de executar deep neural networks em um smartphone ou dispositivo semelhante. Através da utilização de seu método, as redes conseguem executar tarefas com uma rapidez 56 vezes maior que eles tinham conseguido anteriormente, sem perder a precisão.

O professor assistente de engenharia elétrica e de computação da universidade diz:

"É difícil para as pessoas conseguirem a execução em tempo real de redes neurais em um smartphone ou esse tipo de dispositivo móvel. Mas podemos fazer com que a maioria dos aplicativos de aprendizado profundo funcione em tempo real."

Yanzhi Wang, professor assistente de engenharia elétrica e de computadores. Fonte: Ruby Wallau / Northeastern University
Yanzhi Wang, professor assistente de engenharia elétrica e de computadores. Fonte: Ruby Wallau / Northeastern University

O que se tem na maioria das vezes é a necessidade de que o aparelho mobile esteja conectado à internet para ter acesso a uma deep neural network. Dessa forma, o celular coleta os dados, mas todo o processamento é feito através de servidores remotos e é por essa razão que você não consegue dar comandos para a assistente de voz Siri quando o iPhone está no modo avião.

Yanzhi e seus companheiros de equipe conseguiram achar uma maneira de reduzir o tamanho do modelo de rede neural e produzir automaticamente um código para executá-la com uma eficiência maior. Este projeto poderá permitir que deep neural networks sejam implementadas em smartphones prontos para uso sem a necessidade de se ter acesso à internet. Yanzhi diz:

"Há tantas coisas que precisam de inteligência. Dispositivos médicos, dispositivos vestíveis, sensores, câmeras inteligentes. Tudo isso, eles precisam de algo que aprimore o reconhecimento, a segmentação, o rastreamento, a vigilância e muitas outras coisas, mas atualmente são limitadas."

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Fonte: northeastern news, techxplore