Metodo di calcolo efficace significa: Meno passaggi per la stessa soluzione
Dalla rappresentazione dei pixel sullo schermo di un computer al calcolo delle possibili opzioni di movimento nei giochi, la moltiplicazione di matrici viene utilizzata in migliaia di attività informatiche quotidiane. Registrato oltre 50 anni fa: nel 1969, il matematico tedesco Volker Strassen sviluppò quello che allora era il metodo più efficiente per moltiplicare due matrici 4 × 4. Da allora nessuno è stato in grado di migliorarlo. come tale esploratore tecnologico Secondo quanto riferito, un team di ricercatori del DeepMind di Google a Londra ha battuto quel record – e con facilità, per così dire.
L’approccio adottato dal team sulla rivista specializzata temperare la natura Descrizione basata sui risultati ottenuti dal progetto AlphaZero: un’intelligenza artificiale che è stata addestrata con grande successo per padroneggiare giochi da tavolo complessi come gli scacchi e il go. Il semplice principio: ogni movimento nel gioco rappresenta il passo successivo nella risoluzione del problema, l’algoritmo rappresenta la sequenza necessaria di mosse. I ricercatori chiamano il trasferimento di questo approccio al problema della matrice AlphaTensor.
revisione tecnologica Trova una descrizione molto appropriata dell’idea della squadra nel suo rapporto: “Invece di imparare il miglior ordine di mosse in Go o negli scacchi, AlphaTensor ha imparato il miglior ordine di mosse nelle matrici di colpire. È stato premiato per aver vinto la partita con il minor numero di mosse possibile.” Il risultato: l’IA può, tra le altre cose, superare il limite di efficienza di 50 anni quando si moltiplicano due matrici 4×4: il metodo di Strassen richiede 49 passaggi, AlphaTensor ha trovato un modo per ottenere la soluzione in 47 passaggi. Innovazioni simili possono essere ottenute anche in altri problemi di matrice. Il miglior algoritmo fino ad oggi in grado di risolvere la moltiplicazione di 4 5 matrici per 5 5 matrici con 80 moltiplicazioni individuali, richiede AlphaTensor 76.
Alla fine, il progresso è sempre il lavoro di squadra tra umani e computer
Per quanto complicato possa sembrare l’argomento, tali hack possono avere un enorme impatto sulla vita quotidiana di molte persone. Perché il calcolo semplice è: Se i calcoli possono essere eseguiti con meno passaggi, puoi ridurre i costi e risparmiare energia per l’intero processo. Anche il passo successivo è interessante: i ricercatori teorici che stanno ora analizzando i nuovi algoritmi possono trovare indizi per ulteriori scoperte.
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