Blockchain se prepara para democratizar el entrenamiento de IA mediante la crowdsourcing de solicitudes DRL

El aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) es uno de los algoritmos de IA más populares y avanzados en uso hoy en día. Estos sistemas combinan la efectividad de los protocolos de aprendizaje automático con la programabilidad de las redes neuronales profundas para producir resultados asombrosos. Hoy, los algoritmos de IA DRL han ayudado a resolver algunos de los misterios más antiguos de la ciencia y a descubrir patrones y soluciones que los humanos pasaron por alto fácilmente.

Recientemente, un grupo de investigadores introdujo un nuevo concepto en el mercado que podría ayudar a llevar los algoritmos DRL a más empresas, investigadores e incluso usuarios cotidianos en el futuro. El sistema utiliza un mercado blockchain y incentivos para agilizar la adopción. Aquí tienes todo lo que necesitas saber sobre cómo blockchain está destinado a desempeñar un papel cada vez más importante en la comunidad DRL.

¿Qué hace que la IA DRL sea diferente?

Una de las principales ventajas de los algoritmos de IA DRL es que pueden transferir su conocimiento de escenarios a nuevas situaciones. Esta capacidad los hace ideales para el auto‑aprendizaje en entornos nuevos basados en datos de modelo. Los sistemas de IA DRL pueden examinar una situación nueva y crear respuestas complejas que pueden respaldar desde la conducción de vehículos autónomos hasta la localización de células cancerosas en tu hígado o riñón.

Fuente – Analyticsvidhya

Los sistemas de IA DRL están entre los más avanzados y se han convertido en la opción preferida para la interpretación y descifrado de datos de entrada crudos de alta dimensión. Esta información puede presentarse en forma de imágenes, videos y más. Como tal, ha habido un fuerte giro hacia la utilización y expansión de esta tecnología en diversas industrias. Algunos analistas creen que la IA DRL podría, algún día, impulsar sistemas de IA general que puedan aprender nuevas tareas de personas antes de adoptar una solución autónoma.

Otra razón por la que los investigadores aprecian los sistemas de IA DRL es que ofrecen una escalabilidad sin igual. Las preocupaciones de escalabilidad han limitado la tecnología IA durante años. Los sistemas DRL pueden escalar para satisfacer la demanda de las masas. Además, pueden incorporar datos de la red ampliada para mejorar aún más el rendimiento.

Desventajas de la IA DRL

Los algoritmos de IA DRL están entre los más difíciles de programar y desplegar. Parte de la razón por la que es tan complicado crear estos algoritmos de IA es la enorme cantidad de variables y datos requeridos para que funcionen correctamente. Por un lado, el sistema debe tener en cuenta diversas interacciones ambientales, parámetros, situaciones, temporizaciones y programaciones previas. Todos estos procesos ocurren en milisegundos para proporcionar una experiencia de IA fluida a los usuarios.

Crear un algoritmo DRL avanzado y sensible puede ser una tarea costosa que requiere asistencia experta. Estos algoritmos deben ser creados primero, importar y probar datos, y luego afinados para mejorar los resultados. Este enfoque consume tiempo y financiación, lo que aumenta los requisitos generales de la tecnología.

Cómo puede la persona promedio acceder a la tecnología IA DRL

Estos requisitos hacen que los algoritmos DRL sean uno de los tipos de sistemas IA más costosos de modelar. El costo de los programadores de IA, pruebas, recopilación de datos y modelado deja a la mayoría de los usuarios muy lejos de la línea de partida en cuanto a implementar esta tecnología en sus modelos.

Cómo la tecnología blockchain podría ayudar a impulsar la evolución del DRL en el futuro

Existen varias formas en que la tecnología blockchain podría ayudar a mejorar el acceso a la tecnología DRL en el futuro. La historia ha demostrado que los protocolos blockchain pueden impulsar la adopción y expandir el acceso a servicios si se utilizan correctamente. Ya, el sector de aprendizaje automático ha visto numerosas integraciones impulsadas por IA que han ayudado a impulsar la adopción y la innovación.

Los modelos de Machine Learning as a Service (MLaaS) están en marcha y permiten a los usuarios crear, comerciar, comprar e integrar algoritmos avanzados de ML en un ecosistema blockchain seguro. En la mayoría de los casos, este enfoque incluye un mercado que incentiva a los usuarios a desarrollar y ofrecer modelos de IA y otros servicios a la comunidad.

Notablemente, este modelo ha demostrado ser una excelente manera de abrir la puerta a nuevos usuarios y eliminar muchos de los obstáculos a la adopción. Como tal, no es sorprendente que un enfoque similar esté ahora sobre la mesa para los sistemas de IA DRL. El marco DRL as a Service (DRaaS) ayuda a resolver algunos de los mayores problemas del DRL y podría ayudar a inaugurar una nueva era de accesibilidad, innovación y capacidades de IA.

DRLaaS

El DRLaaS como enfoque de marco permite a las empresas utilizar servicios DRL sin necesidad de invertir completamente en un algoritmo de IA interno. Este enfoque puede reducir significativamente los costos para empresas e investigadores que buscan modelos de IA tolerables en sus operaciones. Los usuarios pueden seleccionar qué funciones necesitan y cuándo las necesitan. Esta estrategia reduce costos innecesarios y garantiza que la comunidad ofrezca incentivos a los desarrolladores.

Cómo funciona el marco DRLaaS

Los investigadores comenzaron seleccionando una blockchain que pudiera escalar, que ofreciera alta programabilidad y que tuviera un historial comprobado de éxito. Después de examinar múltiples opciones, el equipo decidió que lo mejor era crear el marco DRLaaS en la Consortium Blockchain. Notablemente, Consortium es una blockchain de permiso privilegiado que opera como una red privada pero bajo la gobernanza de un consorcio.

Consortium aprovecha un algoritmo único de Prueba de Autoridad que integra nodos verificados para garantizar la escalabilidad, aumentar el rendimiento y proporcionar calidad. Además, Consortium integra un sistema de almacenamiento de archivos de propiedades llamado InterPlanetary File System (IPFS). Este protocolo es altamente eficaz para prevenir manipulaciones y permite a los usuarios aprovechar contratos inteligentes para solicitar tareas de IA.

Los usuarios del nuevo sistema pueden presentar solicitudes de módulos DRL a la comunidad. Estas solicitudes pueden ser respondidas por desarrolladores que ya hayan creado o que tengan la capacidad de desarrollar el algoritmo DRL correspondiente. Reciben compensación por sus esfuerzos en forma de tokens de recompensa. Este sistema de incentivos ha demostrado ser eficaz para ayudar a construir comunidades de IA y fue crucial para impulsar el sector de IA de ML hacia adelante.

Por qué la opción DRLaaS es una solución inteligente – DRL

Una de las principales razones por las que la opción DRLaaS seguramente recibirá más apoyo es el hecho de que crear algoritmos DRL es extremadamente costoso. Los costos de hardware para estos sistemas pueden ser increíblemente altos. Para poner en perspectiva la programación de un sistema de IA DRL, los investigadores citaron el algoritmo DRL de DOTA recientemente presentado por un equipo de investigadores.

Programar el algoritmo DOTA requirió 51 mil CPU y 512 GPU. Para el investigador, usuario o empresa promedio, no hay forma de acceder a tanta potencia computacional de manera asequible. Comprar este equipo no es el único obstáculo financiero. También sigue siendo necesario obtener datos, programar los sistemas de IA y otras tareas asociadas con la implementación. Al final, DRLaaS puede ser la única manera para que la mayoría de las empresas accedan a estas poderosas herramientas de forma segura.

Ahora, las empresas pueden aprovechar la experiencia de primer nivel y el conocimiento del dominio para crear soluciones de IA personalizadas que satisfagan sus necesidades. La opción DRLaaS permite a estas empresas utilizar sistemas de IA cuando los necesiten, reduciendo significativamente la exposición y los costos innecesarios.

Investigadores

Los investigadores detrás del estudio incluyen una variedad de ingenieros, desarrolladores analistas y más. Específicamente, el estudio acredita a los autores Ahmed Alagha, Hadi Otrok, Shakti Singh, Rabeb Mizouni y Jamal Bentaharas como los autores principales. Ahora, el equipo busca expandir sus operaciones e implementación al mercado, impulsando un mayor acceso para las masas.

Aplicaciones de la tecnología DRL

Existen muchas aplicaciones de IA DRL en operación hoy. Estos sistemas juegan roles vitales en vehículos autónomos, navegación, salud, videojuegos y más. Aquí hay algunas aplicaciones principales del sistema DRL que podrían ayudar a mejorar significativamente las opciones actuales.

DRL en Salud

La tecnología DRL sigue desempeñando un papel vital en las prácticas de salud de próxima generación. Estos avanzados sistemas de IA han demostrado ser extremadamente buenos para determinar patrones en modelos de datos masivos, permitiendo a los investigadores ver correlaciones previamente no detectadas. Ya existen sistemas de IA que pueden ayudar a determinar la salud de tus órganos, escanear la actividad de ondas cerebrales y localizar células dañadas.

DRL Militar

El uso de la tecnología DRL en el ámbito militar está en aumento. Esta tecnología se ha puesto en práctica en sistemas de guerra futura, incluidos los crecientes enjambres de drones. Los enjambres de drones son un método de atacar a un enemigo utilizando una gran cantidad de drones autónomos. Este enfoque está pensado para abrumar las defensas aéreas.

Los sistemas de IA DRL también juegan un papel vital en la identificación de objetivos. Los sistemas de vigilancia militar actuales integran DRL para seguir los cambios más sutiles en el área vigilada, revelando armas ocultas y posibles objetivos de manera más eficaz. En el futuro, habrá cadenas de muerte de IA completas que eliminarán la necesidad de aprobación humana al determinar un objetivo.

Enfoques similares adoptados por proyectos blockchain

Varios proyectos blockchain han utilizado métodos de crowdsourcing similares para impulsar la innovación en industrias. Al principio, este estilo de integración blockchain se utilizó para servicios de computación en la nube. Luego se expandió a la compartición de datos e intercambios computacionales. Hoy, puedes encontrar mercados de crowdsourcing para cálculos avanzados, incluida la IA, en todo el mercado. Aquí hay algunos ejemplos principales.

Golem (GLM)

Golem es un mercado descentralizado de computación enfocado en IA que permite a los usuarios obtener recompensas en forma de tokens por compartir su potencia computacional no utilizada. El protocolo permite a cualquiera acceder a una enorme capacidad de cómputo sin necesidad de comprar hardware costoso. En el núcleo del enfoque de Golem se encuentra un mercado descentralizado. Aquí, los usuarios pueden asegurar tokens GLM que proporcionan potencia CPU a desarrolladores, investigadores y usuarios.

Notablemente, Golem permite a los usuarios tomar tareas computacionales grandes y delegarlas a soluciones más pequeñas distribuidas entre la comunidad de usuarios activos. Esta estrategia reduce costos y mejora la eficiencia y descentralización. Como tal, Golem es un proyecto popular que estuvo entre los primeros en ofrecer computación como servicio usando sistemas blockchain. Hoy, es reconocido como una plataforma pionera que ha asegurado una base de usuarios sólida.

Render (RENDER)

Render es un sistema industrializado basado en blockchain y potenciado por IA que brinda potencia computacional casi ilimitada a desarrolladores de IA. El protocolo originalmente se centró en usar su enorme capacidad computacional descentralizada para ayudar a desarrollar y procesar la gran cantidad de video de alta definición y efectos necesarios para los videojuegos, la investigación y el entretenimiento actuales.

Render potencia a las comunidades científicas, de entretenimiento e investigación mediante su enfoque único y probado. La plataforma utiliza Ethereum para la validación mientras integra el protocolo OctaneRender para mejorar el rendimiento del procesamiento 3D. Aquellos que proporcionan potencia CPU a la comunidad ganan tokens RENDER basados en la cantidad de potencia computacional que aportan.

Empresa cotizada que desarrolla soluciones IA innovadoras

Varias empresas de IA están desarrollando IA que algún día interactuará con tu vida. En muchos casos, podrías pensar en grandes firmas como Microsoft (MSFT ) al hablar de desarrollo de IA. Sin embargo, existen varias opciones de IA cotizadas que vale la pena revisar. Aquí tienes un ejemplo de una empresa que utiliza IA para ofrecer servicios muy necesarios al mercado.

1. BrainChip (BRCHF)

BrainChip (BRN.AX ) es un proveedor innovador de software y hardware para la industria de salud IA. La plataforma introduce un modelo de computación neuromórfica que fue diseñado para representar cómo funcionan las neuronas en el cerebro. Esta estrategia ha demostrado ser eficiente en energía y ofrecer alto rendimiento.

BrainChip es un pionero en el campo de la IA y lidera el camino en redes AIoT (Inteligencia Artificial de las Cosas). Este concepto combina el bajo costo y la disponibilidad de dispositivos inteligentes IoT (Internet de las Cosas) con la capacidad de algoritmos avanzados de IA. Los resultados son un sistema altamente capaz que puede monitorear operaciones, descubrir problemas antes de que ocurran y presentar soluciones viables rápidamente.

Crowdsourcing de solicitudes DRL – El camino a seguir

La introducción de una opción DRLaaS ayudará a impulsar la integración en todo el mercado. Este enfoque tiene un historial probado de ayudar a expandir la comprensión y el acceso de los usuarios en otros sectores de IA. Como tal, es perfecto para aplicar al mercado DRL. Puedes esperar ver mucha más integración de IA a medida que los servicios DRL se vuelvan disponibles para las masas en el futuro.

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