La blockchain prête à démocratiser la formation de l’IA grâce au crowdsourcing de demandes DRL

L’apprentissage par renforcement profond (DRL) est l’un des algorithmes d’IA les plus populaires et avancés actuellement utilisés. Ces systèmes combinent l’efficacité des protocoles d’apprentissage automatique avec la programmabilité des réseaux neuronaux profonds pour produire des résultats étonnants. Aujourd’hui, les algorithmes d’IA DRL ont aidé à résoudre certaines des plus anciennes énigmes scientifiques et à dévoiler des motifs et des solutions que les humains ont facilement négligés.

Récemment, un groupe de chercheurs a présenté un nouveau concept sur le marché qui pourrait aider à rendre les algorithmes DRL accessibles à davantage d’entreprises, de chercheurs et même aux utilisateurs quotidiens à l’avenir. Le système utilise un marché blockchain et des incitations pour faciliter l’adoption. Voici tout ce que vous devez savoir sur la façon dont la blockchain est appelée à jouer un rôle de plus en plus important dans la communauté DRL.

Qu’est-ce qui rend l’IA DRL différente ?

L’un des principaux avantages des algorithmes d’IA DRL est leur capacité à transférer leurs connaissances d’un scénario à de nouvelles situations. Cette capacité les rend idéalement adaptés à l’auto-apprentissage dans de nouveaux environnements basés sur des données de modèle. Les systèmes d’IA DRL peuvent examiner une nouvelle situation et générer des réponses complexes pouvant soutenir tout, de la conduite de véhicules autonomes à la localisation de cellules cancéreuses dans votre foie ou vos reins.

Source – Analyticsvidhya

Les systèmes d’IA DRL figurent parmi les plus avancés et sont devenus le choix privilégié pour l’interprétation et le décodage de données brutes à haute dimension. Ces informations peuvent se présenter sous forme d’images, de vidéos, etc. Ainsi, on observe un virage important vers l’utilisation et l’expansion de cette technologie dans tous les secteurs. Certains analystes estiment que l’IA DRL pourrait un jour alimenter des systèmes d’IA générale capables d’apprendre de nouvelles tâches auprès des humains avant d’adopter une solution autonome.

Une autre raison pour laquelle les chercheurs apprécient les systèmes d’IA DRL est qu’ils offrent une évolutivité inégalée. Les problèmes d’évolutivité ont limité la technologie IA pendant des années. Les systèmes DRL peuvent s’adapter pour répondre aux besoins des masses. De plus, ils peuvent intégrer des données provenant du réseau à grande échelle pour améliorer davantage les performances.

Inconvénients de l’IA DRL

Les algorithmes d’IA DRL figurent parmi les plus difficiles à programmer et à déployer. Une partie de la difficulté réside dans le nombre énorme de variables et de données nécessaires à leur bon fonctionnement. En effet, le système doit prendre en compte diverses interactions environnementales, paramètres, situations, chronologies et programmations antérieures. Tous ces processus se déroulent en millisecondes afin d’offrir une expérience IA fluide aux utilisateurs.

Créer un algorithme DRL avancé et réactif peut être une tâche coûteuse nécessitant l’aide d’experts. Ces algorithmes doivent d’abord être créés, les données importées et testées, puis ajustés finement pour améliorer les résultats. Cette approche demande du temps et des financements, augmentant les exigences globales de la technologie.

Comment la personne moyenne peut-elle accéder à la technologie IA DRL

Ces exigences font des algorithmes DRL l’un des types de systèmes d’IA les plus coûteux à modéliser. Le coût des programmeurs IA, des tests, de la collecte de données et de la modélisation laisse la plupart des utilisateurs loin de la ligne de départ en ce qui concerne l’intégration de cette technologie dans leurs modèles.

Comment la technologie blockchain pourrait aider à faire évoluer le DRL à l’avenir

Il existe plusieurs façons dont la technologie blockchain pourrait améliorer l’accès à la technologie DRL à l’avenir. L’histoire a montré que les protocoles blockchain peuvent favoriser l’adoption et élargir l’accès aux services lorsqu’ils sont correctement utilisés. Déjà, le secteur de l’apprentissage automatique IA a connu de nombreuses intégrations alimentées par l’IA qui ont contribué à stimuler l’adoption et l’innovation.

Les modèles de Machine Learning as a Service (MLaaS) permettent aux utilisateurs de créer, d’échanger, d’acheter et d’intégrer des algorithmes d’apprentissage automatique avancés au sein d’un écosystème blockchain sécurisé. Dans la plupart des cas, cette approche comprend un marché qui incite les utilisateurs à développer et à proposer des modèles d’IA ainsi que d’autres services à la communauté.

Il est à noter que ce modèle s’est avéré être un excellent moyen d’ouvrir la porte aux nouveaux utilisateurs et d’éliminer de nombreux obstacles à l’adoption. Ainsi, il n’est pas surprenant qu’une approche similaire soit désormais envisagée pour les systèmes d’IA DRL. Le cadre DRL as a Service (DRaaS) aide à résoudre certains des plus grands problèmes du DRL et pourrait inaugurer une nouvelle ère d’accessibilité, d’innovation et de capacités de l’IA.

DRLaaS

Le DRLaaS en tant qu’approche cadre permet aux entreprises d’utiliser les services DRL sans avoir à investir pleinement dans un algorithme d’IA interne. Cette approche peut réduire considérablement les coûts pour les entreprises et les chercheurs qui recherchent des modèles d’IA abordables dans leurs opérations. Les utilisateurs peuvent choisir les fonctionnalités dont ils ont besoin et le moment où ils les souhaitent. Cette stratégie réduit les coûts inutiles et garantit que la communauté offre des incitations aux développeurs.

Comment le cadre DRLaaS fonctionne

Les chercheurs ont commencé par choisir une blockchain capable d’évoluer, offrant une grande programmabilité et disposant d’un historique de succès avéré. Après avoir examiné plusieurs options, l’équipe a décidé qu’il était préférable de créer le cadre DRLaaS sur la blockchain Consortium. Notamment, Consortium est une blockchain à permission privilégiée qui fonctionne comme un réseau privé mais sous la gouvernance d’un consortium.

Consortium exploite un algorithme unique de preuve d’autorité (Proof-of-Authority) qui intègre des nœuds vérifiés afin d’assurer l’évolutivité, d’augmenter les performances et de garantir la qualité. De plus, Consortium intègre un système de stockage de fichiers de propriétés appelé InterPlanetary File System (IPFS). Ce protocole est très efficace pour prévenir la falsification et permet aux utilisateurs d’utiliser des contrats intelligents pour demander des tâches d’IA.

Les utilisateurs du nouveau système peuvent soumettre des demandes de modules DRL à la communauté. Ces demandes peuvent être répondues par des développeurs qui ont déjà créé ou qui sont capables de développer l’algorithme DRL correspondant. Ils reçoivent une compensation pour leurs efforts sous forme de jetons de récompense. Ce système d’incitation s’est avéré efficace pour aider à construire des communautés d’IA et a été crucial pour faire avancer le secteur de l’IA ML.

Pourquoi l’option DRLaaS est une solution intelligente – DRL

L’une des principales raisons pour lesquelles l’option DRLaaS est vouée à recevoir davantage de soutien est le fait qu’il est très coûteux de créer des algorithmes DRL. Les coûts matériels de ces systèmes peuvent être astronomiquement élevés. Pour mettre en perspective la programmation d’un système d’IA DRL, les chercheurs ont cité l’algorithme d’IA DRL DOTA récemment présenté par une équipe de chercheurs.

La programmation de l’algorithme DOTA a nécessité 51 000 CPU et 512 GPU. Pour le chercheur, l’utilisateur ou l’entreprise moyen, il n’est pas possible d’accéder à une telle puissance de calcul à un prix abordable. L’achat de cet équipement n’est pas le seul obstacle financier. Il faut encore collecter des données, programmer les systèmes d’IA et accomplir d’autres tâches liées à la mise en œuvre. Au final, le DRLaaS pourrait être la seule façon pour la plupart des entreprises d’accéder à ces outils puissants en toute sécurité.

Aujourd’hui, les entreprises peuvent exploiter le plus haut niveau d’expertise et de connaissances sectorielles pour créer des solutions d’IA personnalisées répondant à leurs besoins. L’option DRLaaS permet à ces sociétés d’utiliser les systèmes d’IA quand cela est nécessaire, réduisant ainsi de manière significative les expositions et les coûts inutiles.

Chercheurs

Les chercheurs à l’origine de l’étude comprennent divers ingénieurs, développeurs analystes et d’autres spécialistes. Plus précisément, l’étude attribue le crédit aux auteurs Ahmed Alagha, Hadi Otrok, Shakti Singh, Rabeb Mizouni et Jamal Bentaharas en tant qu’auteurs principaux. Désormais, l’équipe cherche à étendre ses opérations et son implémentation sur le marché, favorisant un meilleur accès pour le grand public.

Applications de la technologie DRL

Il existe de nombreuses applications d’IA DRL en fonctionnement aujourd’hui. Ces systèmes jouent des rôles essentiels dans les véhicules autonomes, la navigation, la santé, les jeux vidéo et bien plus encore. Voici quelques applications majeures du système DRL qui pourraient contribuer à améliorer considérablement les options actuelles.

Santé DRL

La technologie DRL continue de jouer un rôle essentiel dans les pratiques de santé de prochaine génération. Ces systèmes d’IA avancés se sont révélés extrêmement performants pour déterminer des motifs à travers d’énormes modèles de données, permettant aux chercheurs de découvrir des corrélations auparavant inaperçues. Il existe déjà des systèmes d’IA capables d’évaluer la santé de vos organes, d’analyser l’activité des ondes cérébrales et de localiser les cellules endommagées.

Militaire DRL

L’utilisation de la technologie DRL dans le domaine militaire est en hausse. Cette technologie a été employée dans les systèmes de guerre futurs, notamment avec le nombre croissant d’essaims de drones. Les essaims de drones constituent une méthode d’attaque d’un ennemi en utilisant un grand nombre de drones autonomes. Cette approche vise à submerger les défenses aériennes.

Les systèmes d’IA DRL jouent également un rôle crucial dans la localisation des cibles. Les systèmes de surveillance militaire actuels intègrent le DRL pour suivre les moindres changements dans la zone surveillée, révélant plus efficacement les armes cachées et les cibles potentielles. À l’avenir, il y aura des chaînes de destruction entièrement automatisées par l’IA, éliminant la nécessité d’une approbation humaine lors de la détermination d’une cible.

Approches similaires adoptées par des projets blockchain

Plusieurs projets blockchain ont utilisé des méthodes de crowdsourcing similaires pour stimuler l’innovation dans divers secteurs. Au départ, ce type d’intégration blockchain était destiné aux services de cloud computing. Il s’est ensuite étendu au partage de données et aux échanges de calculs. Aujourd’hui, on trouve des places de marché participatives pour des calculs avancés, y compris l’IA, sur le marché. Voici quelques exemples majeurs.

Golem (GLM)

Golem est une place de marché de calcul décentralisée axée sur l’IA qui permet aux utilisateurs d’obtenir des récompenses sous forme de jetons en partageant leur puissance de calcul inutilisée. Le protocole permet à quiconque d’accéder à une puissance de calcul massive sans avoir à acheter du matériel coûteux. Au cœur de l’approche de Golem se trouve un marché décentralisé. Ici, les utilisateurs peuvent obtenir des jetons GLM qui fournissent de la puissance CPU aux développeurs, chercheurs et utilisateurs.

Il est à noter que Golem permet aux utilisateurs de prendre de grandes tâches de calcul et de les déléguer à des solutions plus petites réparties parmi la communauté d’utilisateurs actifs. Cette stratégie réduit les coûts et améliore l’efficacité ainsi que la décentralisation. Ainsi, Golem est un projet populaire qui a été parmi les premiers à offrir le calcul en tant que service via des systèmes blockchain. Aujourd’hui, il est reconnu comme une plateforme pionnière qui a acquis une solide base d’utilisateurs.

Render (RENDER)

Render est un système basé sur la blockchain, alimenté par l’IA, qui fournit une puissance de calcul quasi illimitée aux développeurs d’IA. Le protocole était initialement axé sur l’utilisation de sa puissance de calcul décentralisée massive pour aider à développer et à traiter la grande quantité de vidéos haute définition et d’effets nécessaires aux jeux, à la recherche et au divertissement d’aujourd’hui.

Render habilite les communautés scientifiques, de divertissement et de recherche grâce à son approche unique et éprouvée. La plateforme utilise Ethereum pour la validation tout en intégrant le protocole OctaneRender afin d’améliorer les performances de traitement 3D. Ceux qui fournissent de la puissance CPU à la communauté gagnent des jetons RENDER en fonction de la quantité de puissance de calcul qu’ils offrent.

Entreprise cotée en bourse développant des solutions IA innovantes

De nombreuses entreprises d’IA développent des IA qui interagiront un jour avec votre quotidien. Dans de nombreux cas, vous pensez à de grandes sociétés comme Microsoft (MSFT ) lorsqu’il s’agit de développement d’IA. Cependant, plusieurs options d’IA cotées en bourse méritent d’être examinées. Voici un exemple d’entreprise utilisant l’IA pour fournir des services très nécessaires au marché.

1. BrainChip (BRCHF)

BrainChip (BRN.AX ) est un fournisseur innovant de logiciels et de matériel pour l’industrie de la santé IA. La plateforme introduit un modèle de calcul neuromorphique conçu pour reproduire le fonctionnement des neurones dans le cerveau. Cette stratégie s’est avérée économe en énergie et offre des performances élevées.

BrainChip est un pionnier dans le domaine de l’IA et ouvre la voie dans le secteur des réseaux AIoT (Intelligence Artificielle des Objets). Ce concept combine le faible coût et la disponibilité des appareils intelligents IoT (Internet des Objets) avec la capacité d’algorithmes d’IA avancés. Le résultat est un système très performant capable de surveiller les opérations, de détecter les problèmes avant qu’ils ne surviennent et de proposer rapidement des solutions viables.

Crowdsourcing de demandes DRL – La voie à suivre

L’introduction d’une option DRLaaS contribuera à favoriser l’intégration sur le marché. Cette approche possède un historique prouvé d’aide à l’expansion de la compréhension et de l’accès des utilisateurs dans d’autres secteurs de l’IA. Ainsi, elle est parfaite à appliquer au marché DRL. Vous pouvez vous attendre à voir beaucoup plus d’intégration de l’IA à mesure que les services DRL deviennent accessibles aux masses à l’avenir.

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