La promesse des algorithmes évolutifs existe depuis de nombreuses années, offrant aux organisations la possibilité évasive d’une méthode d’auto-apprentissage avancée pour l’intelligence artificielle (IA).
Un défi crucial, cependant , a été que quelques innovations d’algorithmes évolutifs ont été disponibles sous une licence open-source. Cela change aujourd’hui : le fournisseur d’IA basé en Suisse, NNAISENSE, a annoncé la sortie officielle de sa bibliothèque d’algorithmes évolutifs open source EvoTorch. L’entreprise a développé son innovation en mettant l’accent sur l’IA industrielle pour aider à l’automatisation et à l’optimisation des procédures.
« Le Saint Graal de l’automatisation industrielle , étant donné que de manière permanente, a en fait eu à voir avec l’amélioration de l’efficacité des procédures », a déclaré Jonathan Masci, cofondateur et directeur de l’apprentissage en profondeur chez NNAISENSE, à VentureBeat. « Le calcul évolutif est généralement une méthode de prise en charge de la connaissance. »
EvoTorch est développé au-dessus de PyTorch
EvoTorch est construit au-dessus de la bibliothèque de découverte open-source PyTorch maker.
Timothy Atkinson, chercheur en étude de recherche chez NNAISENSE, a expliqué qu’EvoTorch comporte de nombreux composants, notamment une collection d’algorithmes évolutifs et des capacités de journalisation permettant à un scientifique de l’information de suivre les expériences d’intelligence artificielle en temps réel.
« L’essentiel est que vous pouvez prendre tout ce que vous avez réellement construit dans PyTorch et l’optimiser instantanément avec EvoTorch », a déclaré Atkinson.
NNAISENSE a également intégré EvoTorch au framework open-source Ray qui est utilisé pour la mise à l’échelle des applications Python et AI. Atkinson a déclaré que si un chercheur de données crée un problème en tant que fonction PyTorch à améliorer sur EvoTorch, il est possible de l’adapter à d’innombrables CPU et à de nombreux GPU.
« Nous avons construit EvoTorch d’une manière extrêmement pratique sur le dessus de la bibliothèque Ray, ce qui indique qu’elle peut évoluer autant que vous pouvez vous le permettre », a déclaré Atkinson.
Le croisement des algorithmes évolutionnaires et de la connaissance du renforcement
Un algorithme évolutionnaire peut servir n’importe quel nombre d’objectifs différents, dont l’un est d’aider avec un modèle d’apprentissage continu. À cet égard, les algorithmes évolutifs peuvent être considérés comme comparables à l’idée d’apprentissage par renforcement, bien qu’Atkinson ait souligné qu’il existe certaines distinctions cruciales.
Atkinson a décrit qu’avec l’assistance, les algorithmes naviguent dans le domaine des actions entreprises par l’IA, puis en essayant d’utiliser ce qui a été trouvé dans les actions, pour aider à créer des améliorations à l’avenir.
Un algorithme évolutif modifie l’emplacement de l’apprentissage, naviguant sur des réseaux individuels, puis propageant les changements dans le réseau. Il a également noté que les algorithmes évolutifs vont au-delà du simple apprentissage et peuvent être utilisés pour l’optimisation industrielle et les contrôles de procédures.
« Dans les cas de connaissance du support et d’algorithme évolutif, vous pouvez utiliser une conception qui a été préformée comme la base pour découvrir l’étiquette « , a déclaré Atkinson.
L’autre distinction cruciale pour NNAISENSE avec EvoTorch est de se concentrer sur l’aide au progrès neuronal. Atkinson a expliqué que l’avancement neuronal est le concept selon lequel vous pouvez prendre un réseau neuronal et l’améliorer grâce à un algorithme évolutif pour résoudre un problème.
Pourquoi l’open source est important
NNAISENSE avait en fait construit EvoTorch seul pour une utilisation au sein de sa plate-forme. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l’entreprise a choisi d’ouvrir l’innovation.
Atkinson a noté que si NNAISENSE gardait EvoTorch comme un projet à source fermée, il ne serait utilisé que par son entreprise, et le voisinage plus large de l’IA le serait ne pas être en mesure de gagner ou d’ajouter à la tâche.
« Il existe une véritable symbiose lorsqu’une bibliothèque est open source, car cela signifie que les individus peuvent construire leur étude de recherche directement au-dessus de notre bibliothèque », a déclaré Atkinson . « Lorsqu’ils construisent leur étude de recherche au-dessus de notre bibliothèque, puis qu’ils nous concernent et recommandent qu’ils aimeraient que leurs recherches soient apportées à la bibliothèque, cela améliore les outils dont nous disposons pour nos propres travaux. »
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