Inteligência artificial: portugueses criam projecto mais eficaz que rival da Google
Quatro investigadores do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC) desenvolveram uma abordagem vanguardista para automatizar processos de aprendizagem no campo da visão computacional.
Trata-se de um novo algoritmo de inteligência artificial para a evolução das denominadas redes neuronais (que imitam o comportamento do cérebro) profundas. O DENSER, acrónimo de Deep Evolutionary Network Structured Representation, pode muito bem vir a revolucionar a forma de responder ao problema de classificação do conteúdo de imagens.
Na área da Inteligência Artificial e Machine Learning (aprendizagem de máquina), a classificação de imagens é altamente complexa e enfrenta grandes desafios. O que é compreensível, considerando que, nos humanos, um terço do cérebro é dedicado ao processamento visual, envolvendo centenas de milhões de neurónios.
Desenvolvido no âmbito de um projecto de investigação financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), o DENSER tem vindo a despertar o interesse da comunidade científica e será apresentado na próxima EvoStar, a mais importante conferência europeia na área da computação evolucionária (computação de inspiração biológica para resolver problemas de elevada complexidade). Destaca-se das abordagens convencionais ao não exigir intervenção humana, não usar conhecimento prévio sobre o domínio e por ser uma solução de baixo custo.
Comparativamente com outras técnicas, a desenvolvida na UC apresenta duas grandes vantagens, como explicam os coordenadores do projecto, Bernardete Ribeiro e Penousal Machado: “na maioria das abordagens a este problema optimizam-se os parâmetros de uma rede que, à partida, obtém uma performance elevada; na nossa abordagem a rede é evoluída de raiz, ou seja, sem intervenção humana.”
Para se perceber melhor a diferença, os cientistas recorrem a uma analogia. “O que a maioria faz é afinar um Bugatti Veyron, um automóvel que, como sabemos, já é bastante rápido, de forma a conseguir boas performances; o que nós fazemos é dar ao algoritmo um conjunto de peças (jantes, pneus, peças para o motor, travões, etc.) e deixar que o algoritmo entenda o contexto da situação, isto é, descubra como combinar aquelas peças de forma a construir um veículo que obtenha uma performance competitiva. Mas nem sequer o informamos que tem de ser um carro”, ilustram.
Para comparar a performance das diferentes abordagens, incluindo as convencionais, os investigadores utilizaram o teste CIFAR (constituído por 60 mil imagens), dividido em duas categorias: CIFAR 10 e CIFAR 100, em função do número de classes (por exemplo, tipos de objectos) a identificar nas imagens.
O sistema que mais se aproxima da solução arquitectada pelos investigadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra é o do projecto “Google Brain”, da gigante Google, que obtém resultados marginalmente inferiores. Conforme sublinham os outros dois investigadores da equipa, Filipe Assunção e Nuno Lourenço, “eles obtêm um resultado competitivo com o nosso no CIFAR 10, mas não reportam os resultados no CIFAR 100, que é um problema mais difícil. Para além disso, usam algum conhecimento sobre o problema, o que os ajuda a alcançar bons resultados.”
A outra vantagem é o baixo custo do DENSER. Enquanto os investigadores do projecto “Google Brain” “usam 800 GPUs (placas gráficas) topo de gama, nós usamos 4 GPUs das mais acessíveis, que são usadas, por exemplo, nos videojogos. Para se ter uma ideia, as 800 GPUs da Google custam 1,3 milhões de euros e as nossas apenas 2.500 euros”, destacam.
Os resultados do projecto, que podem vir a ser aplicados em vários domínios do conhecimento, decorrem da experiência de mais de duas décadas do CISUC nas áreas da inteligência artificial, machine learning e computação evolucionária, e de um esforço e investimento mais recente no domínio da evolutionary machine learning.
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