Un grupo de científicos rusos del Instituto de Física y Tecnología de Moscú (MIPT o Fiztekh) junto con colegas estadounidenses presentaron un nuevo algoritmo de optimización descentralizado para el aprendizaje automático. Funciona sin un servidor central.
A diferencia de los métodos tradicionales, donde es necesario determinar de antemano los parámetros del problema y la topología de la red, el algoritmo de los científicos del MIPT utiliza información local. Los investigadores señalan que este enfoque acelera significativamente los cálculos, haciendo que el sistema sea más eficiente y flexible.
La creación y optimización de nuevos algoritmos de aprendizaje automático descentralizado representa un paso significativo hacia el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático más eficientes y escalables en entornos distribuidos.
Recordemos que el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial centrada en la creación de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de los datos, así como hacer predicciones o tomar decisiones sin la necesidad de una programación explícita, un proceso en el que el desarrollador establece de manera clara y detallada las instrucciones y reglas que la computadora debe seguir para resolver un problema específico.
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