ترقية جديدة للذكاء الاصطناعي قد تمهد الطريق لنماذج أدق وأخف وأقل تكلفة

نجح فريق من الباحثين في معالجة تحدٍ كبير في مجال تعلم الآلة من خلال تطوير طريقة جديدة تتيح معالجة البيانات المتماثلة بكفاءة عالية وبتكاليف منخفضة. تظهر الصعوبة التقليدية في أن الذكاء الاصطناعي قد يُخطئ في تمييز الكائنات المتشابهة، مثل الجزيئات المدورة بزاوية معينة. وأكد الباحث المشارك بهرز طهماسيبي أن هذه التماثلات تحمل معلومات قيمة ويجب أخذها بعين الاعتبار في نماذج تعلم الآلة.

خلال دراستهم، صمم الفريق خوارزمية مبتكرة باستخدام مفاهيم رياضية من الجبر والهندسة، مما أتاح إنشاء نظام يمكنه التعلم من هذه البيانات المتماثلة بدون فقدان بنيتها. وتتميز هذه الطريقة بالكفاءة العالية في استخدام عينات بيانات أقل، ما يزيد من دقة ومرونة النماذج.

يعتقد الباحثون أن هذا الإنجاز قد يمهد الطريق لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قوة وكفاءة في استهلاك الموارد، مع تطبيقات متعددة تشمل اكتشاف مواد جديدة والتعرف على ظواهر فلكية نادرة. عُرضت نتائج هذا البحث مؤخرًا في مؤتمر دولي لتعلم الآلة.