Les neurones liquides : Une invention révolutionnaire dans le monde de IA

Les entreprises et les laboratoires d'intelligence artificielle du monde entier se sont lancés dans une course pour créer des réseaux de neurones toujours plus larges suite au succès de ChatGPT.

Les entreprises et les laboratoires d’intelligence artificielle du monde entier se sont lancés dans une course pour créer des réseaux de neurones toujours plus larges suite au succès de ChatGPT. Les réseaux de neurones liquides sont un nouveau type de modèle de deep learning développé par le laboratoire d’intelligence artificielle CSAIL du MIT.

Découvrez comment cette invention transformera le monde de l’IA, en particulier la robotique et les véhicules autonomes.

Réseaux de neurones liquides: Définition

Un réseau de neurones liquide, également connu sous le nom de Liquid State Machine (LSM) en anglais, est un type particulier de réseau de neurones artificiels utilisé dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Contrairement à certains autres types de réseaux de neurones, un réseau de neurones liquide est conçu pour traiter des signaux en temps réel de manière dynamique.

Dans un réseau de neurones liquide, un grand nombre de neurones simples sont interconnectés de manière aléatoire. Ces neurones sont organisés en une “couche liquide” où ils reçoivent des entrées et transmettent des signaux en réaction à ces entrées. L’architecture liquide est caractérisée par une grande flexibilité et une capacité à gérer des flux de données continus, tels que des séquences temporelles.

Le réseau de neurones liquide est souvent utilisé dans des applications telles que la reconnaissance de motifs, le traitement du langage naturel, la prédiction temporelle, et d’autres tâches nécessitant une compréhension du contexte temporel des données.

Par exemple, imaginez que vous souhaitez prédire la trajectoire d’un avion en vol en utilisant un radar qui fournit des données de position à des intervalles réguliers. Les données du radar sont des informations en temps réel qui incluent la position actuelle de l’avion, sa vitesse et sa direction. Un réseau de neurones liquide pourrait être utilisé pour prédire la trajectoire future de l’avion en se basant sur ces données. Voici comment cela fonctionnerait :

  • Entrées : Les données du radar, telles que la position actuelle de l’avion, sa vitesse et sa direction, sont introduites dans le réseau de neurones liquide à chaque intervalle de temps.
  • Traitement en temps réel : Le réseau de neurones liquide traite ces données en temps réel à mesure qu’elles arrivent. Les neurones dans la couche liquide réagissent dynamiquement aux données d’entrée en fonction de leur interconnexion aléatoire.
  • Prédiction de la trajectoire : En fonction des réponses des neurones dans la couche liquide, le réseau est capable de générer une prédiction de la trajectoire future de l’avion. Par exemple, il pourrait prédire où l’avion se trouvera dans les prochaines minutes en extrapolant à partir des données passées.
  • Mise à jour continue : À mesure que de nouvelles données du radar arrivent, le réseau de neurones liquide ajuste sa prédiction en temps réel pour suivre l’évolution de la trajectoire de l’avion.
Les neurones liquides : Une invention révolutionnaire dans le monde de IA

Innovation et avantages des neurones liquides

Le MIT vient d’inventer les réseaux de neurones liquides, une nouvelle architecture de deep learning très prometteuse, car les modèles de Deep Learning les plus gigantesques nécessitent une puissance de calcul et une mémoire hors de portée pour certaines applications.

La compacité des réseaux de neurones liquides est l’un de leurs principaux avantages. Un réseau profond classique, à titre d’exemple, nécessite environ 100 000 neurones artificiels et un demi-million de paramètres pour effectuer une tâche comme garder une voiture sur sa voie.

De leur côté, les chercheurs du CSAIL ont pu entraîner un réseau de neurones liquides avec seulement 19 neurones à effectuer la même tâche.

Jusqu’à présent, il était extrêmement difficile de comprendre comment un modèle de réapprentissage profond était parvenu à une décision en particulier. Les LNN ont également réussi à surmonter l’obstacle de la causalité. Les systèmes de deep learning traditionnels ont souvent du mal à comprendre les relations causales, ce qui les pousse à apprendre des patterns qui ne sont pas liés aux problèmes qu’ils essaient de résoudre.

Au contraire des autres types de réseaux de neurones qui ont connu une baisse significative de leurs performances, et qui s’intéressent au contexte, les réseaux liquides accordent une attention particulière à la tâche plutôt qu’au contexte.

Le principal avantage des LNN est leur capacité à supporter des flux de données continus. Cela comprend des flux de vidéo, d’audio ou encore des enregistrements de mesures de température. Une séquence comme des données de série temporelle est nécessaire pour qu’ils fonctionnent correctement. Cette solution ne peut pas être utilisée pour des bases de données statiques comme ImageNet.

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