Blockchain está a punto de democratizar el entrenamiento de IA a través de la externalización de solicitudes de DRL

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

Recientemente, un grupo de investigadores presentó un nuevo concepto en el mercado que podría ayudar a llevar los algoritmos DRL a más empresas, investigadores y incluso usuarios comunes en el futuro. El sistema utiliza un mercado de blockchain y estímulos para agilizar la adopción. A continuación, se presenta todo lo que necesita saber sobre cómo la tecnología blockchain está a punto de desempeñar un papel cada vez más importante en la comunidad DRL.

¿Qué hace que el DRL de IA 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 idealmente adecuados para el autoaprendizaje en nuevos entornos basados en datos de modelo. Los sistemas de IA DRL pueden examinar una nueva situación y crear respuestas complejas que pueden respaldar todo, desde la conducción de vehículos autónomos hasta la localización de células cancerosas en su hígado o riñón.

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Los sistemas de IA DRL son de los más avanzados y se han convertido en la opción preferida para la interpretación y descifrado de datos de entrada brutos de alta dimensionalidad. Esta información puede provenir 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 el DRL de IA podría algún día alimentar sistemas de IA generales que puedan aprender nuevas tareas de las 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 precedentes. Las preocupaciones sobre la escalabilidad han limitado la tecnología de IA durante años. Los sistemas DRL pueden escalar para satisfacer las demandas de las masas. Además, pueden ingresar datos de la red escalada para mejorar aún más el rendimiento.

Desventajas del DRL de IA

Los algoritmos de IA DRL son de los más difíciles de programar y desplegar. Parte de la razón por la que es tan difícil crear estos algoritmos de IA es la gran cantidad de variables y datos necesarios para que funcionen correctamente. Por un lado, el sistema debe tener en cuenta diversas interacciones ambientales, parámetros, situaciones, temporización y programación anterior. Todos estos procesos ocurren en milisegundos para brindar una experiencia de IA fluida a los usuarios.

Crear un algoritmo DRL avanzado y receptivo puede ser una tarea costosa que requiere asistencia experta. Estos algoritmos necesitan ser creados primero, los datos importados y probados, y luego afinados para mejorar los resultados. Este enfoque lleva tiempo y financiación, lo que agrega a los requisitos generales de la tecnología.

¿Cómo puede acceder el usuario promedio a la tecnología de IA DRL

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

¿Cómo puede ayudar la tecnología blockchain a impulsar la evolución del DRL en el futuro?

Hay 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 ayudar a impulsar la adopción y ampliar el acceso a los servicios si se utilizan correctamente. Ya el sector de aprendizaje automático de IA ha visto numerosas integraciones impulsadas por IA que han ayudado a impulsar la adopción y la innovación.

Los modelos de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) están en lugar que permiten a los usuarios crear, comerciar, comprar y integrar algoritmos de aprendizaje automático avanzados en un ecosistema de 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 para la adopción. Como tal, no es de extrañar que un enfoque similar esté ahora sobre la mesa para los sistemas de IA DRL. El marco de DRL como servicio (DRaaS) ayuda a resolver algunos de los problemas más grandes con DRL y podría ayudar a hacer que comience una nueva era de accesibilidad, innovación y capacidades de IA.

DRLaaS

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

¿Cómo funciona el marco de DRLaaS?

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

El consorcio aprovecha un algoritmo único de prueba de autoridad que integra nodos verificados para garantizar la escalabilidad, aumentar el rendimiento y proporcionar calidad. Notablemente, el consorcio integra un sistema de almacenamiento de archivos de propiedades llamado sistema de archivos interplanetario (IPFS). Este protocolo es muy eficaz para prevenir la manipulación 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 han creado o tienen la capacidad de desarrollar el algoritmo DRL correspondiente. Reciben una compensación por sus esfuerzos en forma de tokens de recompensa. Este sistema de incentivación ha demostrado ser eficaz para ayudar a construir comunidades de IA y fue fundamental para impulsar el sector de IA de aprendizaje automático hacia adelante.

¿Por qué la opción DRLaaS es una solución inteligente – DRL

Una de las principales razones por las que la opción DRLaaS seguramente verá más apoyo es debido al hecho de que es muy costoso crear algoritmos DRL. 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 DOTA recientemente presentado por un equipo de investigadores.

Programar el algoritmo DOTA requirió 51.000 CPUs y 512 GPUs. Para el investigador promedio, usuario o empresa, no hay forma de acceder a esta cantidad de poder computacional de manera asequible. Comprar este equipo no es el único obstáculo financiero. Todavía hay una necesidad de obtener datos, programar los sistemas de IA y otras tareas asociadas con la implementación. Al final, DRLaaS puede ser la única forma en que la mayoría de las empresas puedan acceder a estas herramientas poderosas de manera segura.

Ahora, las empresas pueden aprovechar el nivel más alto de experiencia y conocimiento de dominio para crear soluciones de IA personalizadas para satisfacer sus necesidades. La opción DRLaaS permite a estas empresas utilizar sistemas de IA cuando sea necesario, reduciendo significativamente la exposición y los costos innecesarios.

Investigadores

Los investigadores detrás del estudio incluyen una variedad de ingenieros, analistas, desarrolladores 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 y implementación en el mercado, impulsando más acceso para las masas.

Tecnología DRL

Hay muchas aplicaciones de IA DRL en funcionamiento hoy en día. Estos sistemas desempeñan papeles vitales en vehículos autónomos, navegación, atención médica, juegos y más. A continuación, se presentan algunas aplicaciones principales para el sistema DRL que podrían ayudar a mejorar las opciones actuales de manera significativa.

DRL en la atención médica

La tecnología DRL sigue desempeñando un papel vital en las prácticas de atención médica de próxima generación. Estos sistemas de IA avanzados han demostrado ser extremadamente buenos para determinar patrones en modelos de datos masivos, lo que permite a los investigadores ver correlaciones que no se habían notado anteriormente. Ya hay sistemas de IA que pueden ayudar a determinar la salud de sus órganos, escanear la actividad de las ondas cerebrales y localizar células dañadas.

DRL en el ámbito militar

El uso de la tecnología DRL en el ámbito militar está en aumento. Esta tecnología se ha utilizado en sistemas de guerra futura, incluidas las crecientes cantidades de enjambres de drones. Los enjambres de drones son un método de ataque a un enemigo utilizando una gran cantidad de drones autónomos. Este enfoque está diseñado para abrumar las defensas aéreas.

Los sistemas de IA DRL también desempeñan un papel vital en el acceso a objetivos. Los sistemas de vigilancia militar actuales integran DRL para seguir el más mínimo cambio en el área vigilada, lo que revela armas ocultas y objetivos potenciales de manera más efectiva. En el futuro, habrá cadenas de muerte de IA completas que eliminen el uso de la aprobación humana al determinar un objetivo.

Enfoques similares tomados por proyectos de blockchain

Varios proyectos de blockchain han utilizado métodos de externalización similares para impulsar la innovación en las industrias. Al principio, este estilo de integración de blockchain se utilizó para servicios de computación en la nube. Luego se expandió a la compartición de datos y los intercambios computacionales. Hoy en día, puede encontrar mercados de externalización para cálculos avanzados, incluida la IA, en el mercado. A continuación, se presentan algunos ejemplos principales.

Golem (GLM)

Golem es un mercado de computación descentralizado enfocado en IA que permite a los usuarios obtener recompensas en forma de tokens por compartir su poder computacional no utilizado. El protocolo permite que cualquier persona acceda a una gran potencia computacional sin necesidad de comprar hardware costoso. En el núcleo del enfoque de Golem se encuentra un mercado descentralizado. Aquí, los usuarios pueden obtener tokens GLM que proporcionan poder de CPU a desarrolladores, investigadores y usuarios.

Notablemente, Golem permite a los usuarios tomar tareas computacionales grandes y delegarlas a soluciones más pequeñas que se distribuyen entre la comunidad de usuarios activos. Esta estrategia reduce los costos y mejora la eficiencia y la descentralización. Como tal, Golem es un proyecto popular que fue uno de los primeros en proporcionar computación como servicio utilizando sistemas de blockchain. Hoy en día, se lo reconoce como una plataforma pionera que ha asegurado una base de usuarios sólida.

Render (RENDER)

Render es un sistema basado en blockchain y alimentado por IA que proporciona una potencia computacional casi ilimitada a los desarrolladores de IA. El protocolo se centró originalmente en utilizar su gran potencia computacional descentralizada para ayudar a desarrollar y procesar la gran cantidad de video y efectos de alta definición necesarios para los juegos, la investigación y el entretenimiento de hoy en día.

Render capacita a las comunidades científica, de entretenimiento y de investigación a través de su enfoque único y comprobado. La plataforma utiliza Ethereum para la validación mientras integra el protocolo OctaneRender para mejorar el rendimiento de procesamiento 3D. Aquellos que proporcionan poder de CPU a la comunidad obtienen tokens RENDER en función de la cantidad de poder computacional que proporcionan.

Compañía cotizada en bolsa que desarrolla soluciones de IA innovadoras

Hay varias empresas de IA que desarrollan IA que algún día interactuará con su vida. En muchos casos, es posible que piense en grandes empresas como Microsoft (MSFT ) al hablar de desarrollo de IA. Sin embargo, hay varias opciones de IA cotizadas en bolsa que vale la pena revisar. A continuación, se presenta un ejemplo de una empresa que utiliza IA para proporcionar servicios necesarios al mercado.

1. BrainChip (BRCHF)

Brainchip es un proveedor de software y hardware innovador para la industria de IA en salud. La plataforma introduce un modelo de computación neuromórfica diseñado para representar cómo funcionan las neuronas en el cerebro. Esta estrategia ha demostrado ser eficiente en términos energéticos y proporciona un alto rendimiento.

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

Externalización de solicitudes de DRL – El camino a seguir

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

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