Masterhacks – El laboratorio de investigación de International Business Machines (IBM), en Zúrich, Suiza, se encuentra desarrollando un nuevo bloque de preprocesamiento genérico para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan acelerar la velocidad de procesamiento de información.
Con esto, la compañía busca beneficiar en gran medida a la industria de la inteligencia artificial.
Thomas Parnell, matemático de IBM, afirma que han desarrollado una solución genérica para el proceso de aprendizaje de IA mediante una aceleración diez veces mayor.
«Hasta donde tenemos conocimiento, somos los primeros en tener una solución genérica con una aceleración diez veces mayor. Específicamente para los modelos de aprendizaje de máquinas lineales tradiciones, (que se utilizan ampliamente para conjuntos de datos demasiado grandes para entrar en las redes neuronales), hemos implementado las técnicas sobre los mejores esquemas de referencia y hemos demostrado una aceleración mínima de diez veces», agregó el matemático.
El bloque que utiliza la dualidad matemática para el filtrado de las piezas de información en un flujo de datos elimina las que no son importantes, y está diseñado específicamente para el aprendizaje automático de Big Data.
Sin embargo, aún queda mucho en qué trabajar para mejorar el bloque y poder lanzarlo de forma comercial.
La empresa planea seguir desarrollando el sistema en la nube de IBM, y llevará por nombre Aprendizaje Heterogéneo Basado en Gaps de Dualidad.
