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Los investigadores utilizan las GPU para crear la mayor red neuronal artificial del mundo

La aceleración del Aprendizaje Automático y la minería de datos en la GPU mejorará drásticamente las funciones de reconocimiento de objetos, voz, sonido, imágenes y vídeo

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LEIPZIG, Alemania—ISC 2013—18 de junio de 2013—NVIDIA acaba de comunicar que ha colaborado con un equipo de investigadores de la Universidad de Stanford para crear la red neuronal artificial más grande del mundo con el objetivo de reproducir la forma en que aprende la mente humana. La red es 6,5 veces más grande que la anterior poseedora del récord, desarrollada por Google en 2012.

Las redes neuronales basadas en sistemas informáticos pueden aprender a imitar el comportamiento del cerebro, lo que incluye las capacidades que éste posee para reconocer objetos, personas, voces y sonidos.

Sin embargo, crear este tipo de redes a gran escala es extremadamente costoso desde el punto de vista computacional. Por ejemplo, Google utilizó aproximadamente 1000 servidores basados en CPU (o 16.000 núcleos de CPU) para desarrollar su red, que se enseñó a sí misma a reconocer a los gatos en una serie de vídeos de YouTube. El sistema incluía 1700 millones de parámetros, es decir, la representación virtual de las conexiones entre neuronas.

Por su parte, el equipo de Stanford, encabezado por Andrew Ng, director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la universidad, creó una red de igual tamaño pero basada únicamente en tres servidores provistos de GPU NVIDIA® para acelerar el procesamiento del enorme volumen de datos generados por la red. Posteriormente, el equipo creó una red neuronal de 11.200 millones de parámetros, un tamaño 6,5 veces superior al de la red anunciada por Google en 2012, utilizando 16 servidores acelerados con GPU NVIDIA.

Cuanto mayor y más potente es la red, más probabilidades tiene de mejorar su precisión en tareas tales como el reconocimiento de objetos y, de esta forma, aproximarse en mayor medida al comportamiento de la mente humana. Ayer se publicó un artículo sobre la investigación de Stanford en la conferencia internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML).

Según afirma Sumit Gupta, director general de la división de procesadores Tesla en NVIDIA, “Al brindar una capacidad de cálculo considerablemente superior a la de las GPU, las GPU aceleradoras ponen la modelización de redes neuronales a gran escala al alcance de un público mucho más amplio. Ahora, cualquier investigador o empresa puede utilizar el aprendizaje automático para resolver todo tipo de problemas con tan solo utilizar unos pocos servidores acelerados con GPU”.

Las GPU aceleran el Aprendizaje Automático
El Aprendizaje Automático, una rama cada vez más importante de la inteligencia artificial (IA), es la ciencia que permite a los ordenadores actuar sin haber sido expresamente programados para ello. En la última década, esta disciplina nos ha proporcionado vehículos capaces de desplazarse sin conductor, buscadores de Internet sumamente eficaces y una comprensión muy superior del genoma humano. Muchos investigadores consideran que es la mejor forma de avanzar hacia una IA equiparable a la inteligencia humana.

Una de las empresas que utilizan las GPU en está área es Nuance, una de las principales desarrolladoras de tecnologías de reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural.Nuance enseña a sus modelos de redes neuronales a comprender el habla de los usuarios utilizando terabytes de datos de audio. Una vez enseñados, los modelos pueden reconocer el patrón de las palabras pronunciadas relacionándolo con patrones que han aprendido con anterioridad.

"Las GPU aceleran considerablemente el entrenamiento de nuestras redes neuronales con grandes cantidades de datos, lo que nos permite estudiar rápidamente nuevos algoritmos y técnicas de aprendizaje", señala Vlad Sejnoha, responsable de tecnología en Nuance, que concluye afirmando: "Los modelos resultantes mejoran la precisión de todas las tecnologías de Nuance en el ámbito de la sanidad, la empresa y el mercado de consumo".

NVIDIA estará presente esta semana (stand 220) en la Conferencia Internacional de Supercomputación (ISC) 2013 que se celebra del 16 al 20 de junio en Leipzig, Alemania.

NVIDIA
NVIDIA (NASDAQ: NVDA) lleva desde 1993 impulsando el arte y la ciencia de la visualización computacional. La tecnología de la compañía está convirtiendo un mundo repleto de pantallas en un universo de exploración interactiva abierto a todos, desde aficionados a los videojuegos hasta científicos, grandes empresas y consumidores. Más información en www.nvidia.es/page/press_room.html y http://blogs.nvidia.com.

Algunas afirmaciones hechas en esta nota de prensa, incluidas (a título meramente enunciativo) las que se refieren a las ventajas y el impacto de las GPU aceleradoras NVIDIA, son estimaciones de futuro sujetas a riesgos e incertidumbres que podrían materializarse de forma distinta a lo esperado. Entre los factores que podrían provocar unos resultados distintos a los esperados se incluyen: la situación de la economía mundial, nuestra dependencia de otras empresas para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar nuestros productos, los efectos del desarrollo tecnológico y la competencia, el desarrollo de nuevos productos o tecnologías, o la mejora de nuestros productos y tecnologías, la aceptación de nuestros productos o los de nuestros partners por parte del mercado, los posibles defectos de diseño, fabricación o software, los cambios en la demanda y las preferencias del mercado, los cambios de las interfaces y los estándares del sector, la pérdida inesperada de rendimiento de nuestros productos o tecnologías al integrarse en los sistemas y otros factores publicados de forma regular por NVIDIA en informes (como el modelo 10-Q correspondiente al periodo fiscal cerrado en abril de 2013) que se hallan en poder de la comisión del mercado de valores de Estados Unidos (Securities and Exchange Commission). Las copias de tales informes están disponibles en las páginas web de NVIDIA y pueden consultarse sin coste alguno. Las afirmaciones aquí realizadas no garantizan resultados futuros y solo tienen vigencia a fecha de hoy. Salvo que la ley disponga lo contrario, NVIDIA no tiene obligación alguna de actualizarlas para reflejar acontecimientos o circunstancias que puedan producirse en el futuro.

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