МОСКВА, 4 декабря. /ТАСС/. Российские и арабские математики разработали подход, который одновременно позволит ускорить и удешевить работу сетевых систем искусственного интеллекта, в том числе поисковых сервисов, онлайн-переводчиков и рекомендательных систем. Об этом в понедельник сообщил Центр научной коммуникации МФТИ.
"Исследователи из МФТИ в соавторстве с коллегами из ОАЭ предложили решение, которое позволяет значительно улучшить производительность систем сетевого искусственного интеллекта и сократить расходы на их эксплуатацию. Кроме того, новшество позволит снять нагрузку с пользовательских устройств, которые участвуют в процессе", - говорится в сообщении.
Эта методика совершенствования работы сетевых систем искусственного интеллекта была разработана заведующим лабораторией фундаментальных исследований МФТИ-Яндекса Александром Безносиковым и его коллегами из России и Объединенных Арабских Эмиратов. Ученые совершили данное открытие при анализе того, насколько эффективно выстроен обмен информации между устройствами конечных пользователей и серверами, на которых происходит обработка данных при помощи нейросетей.
Сейчас для ускорения передачи данных в подобных системах, состоящих из множества связанных друг с другом узлов, используется три разных подхода. В их рамках передается или некоторые случайные или произвольно выбранные фрагменты данных, или различия между новым и уже имеющимся пакетом информации, или же данные обновляются на каждом узле перед процедурой обмена сведениями с другими узлами.
https://nauka.tass.ru/nauka/19449465