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(noticias nanowerk) Investigadores de la Universidad de Cornell han lanzado una nueva plataforma de código abierto llamada Cascade que puede ejecutar modelos de inteligencia artificial de una manera que reduce los costos y los costos de energía al tiempo que mejora significativamente el rendimiento.
Cascade está diseñado para entornos como intersecciones de tráfico inteligentes, diagnósticos médicos, mantenimiento de equipos mediante realidad aumentada, agricultura digital, redes inteligentes e inspección automatizada de productos durante la fabricación, situaciones que requieren que los modelos de IA respondan en una fracción de segundo. Ya lo están utilizando investigadores de la escuela de veterinaria que monitorean el riesgo de mastitis en las vacas.
Con la llegada de la IA, muchas empresas están ansiosas por aprovechar las nuevas capacidades, pero les preocupan los costos informáticos asociados y los riesgos asociados con compartir datos privados con empresas de IA o enviar información confidencial a servidores distantes en la nube, a los que se accede a través de La Internet. Además, los modelos de IA actuales son lentos, lo que limita su uso en entornos donde es necesario transferir datos de un lado a otro o donde el modelo controla un sistema automatizado. Un equipo dirigido por Ken Birman, profesor de informática en la Facultad de Computación y Ciencias de la Información Ann S. Bowers de Cornell, combinó varias innovaciones para abordar estas preocupaciones.
Birman trabajó con Weijia Song, un investigador asociado senior, para desarrollar un sistema informático de vanguardia al que llamaron Cascade. Edge Computing es un enfoque que acerca la computación y el almacenamiento de datos a las fuentes de datos, protegiendo la información confidencial. El diseño informático de vanguardia de “copia cero” de Song minimiza el movimiento de datos. Los modelos de IA no tienen que esperar para recuperar datos cuando responden a un evento, lo que permite respuestas más rápidas, dijeron los investigadores.
«Cascade permite a los usuarios acercar el aprendizaje automático y la fusión de datos al borde de Internet para que las acciones de inteligencia artificial se puedan ejecutar instantáneamente», dijo Birman. «Esto contrasta con los enfoques estándar de computación en la nube, donde la frecuente transferencia de datos de una máquina a otra obliga a las mismas IA a esperar, lo que genera largos retrasos que son perceptibles para el usuario».
Cascade ofrece resultados impresionantes: la mayoría de los programas se ejecutan entre dos y diez veces más rápido que las aplicaciones basadas en la nube y algunas tareas de visión por computadora se aceleran en un factor de 20 o más. Los modelos de IA más grandes obtienen el mayor beneficio.
Además, el enfoque es fácil de usar: «Cascade a menudo no requiere ningún cambio en el software de IA», dijo Birman.
Alicia Yang, estudiante de doctorado en informática, fue una de los varios estudiantes investigadores que participaron en el proyecto. Desarrolló Navigator, un administrador de memoria y programador de tareas para flujos de trabajo de IA que mejora aún más el rendimiento. «Navigator realmente vale la pena cuando múltiples aplicaciones necesitan compartir hardware costoso», afirmó Yang. «En comparación con los enfoques basados en la nube, Navigator hace el mismo trabajo en menos tiempo y utiliza el hardware de manera mucho más eficiente».
En el CVM, Parminder Basran, profesor investigador asociado de oncología médica en el Departamento de Ciencias Clínicas, y Matthias Wieland, Ph.D. ’21, profesor asistente en el Departamento de Medicina de la Población y Ciencias de Diagnóstico, utiliza Cascade para monitorear las vacas lecheras en busca de signos de aumento de mastitis, una infección común de la glándula mamaria que reduce la producción de leche.
Al fotografiar las ubres de miles de vacas durante cada sesión de ordeño y comparar las nuevas fotografías con las de sesiones de ordeño anteriores, un modelo de IA que se ejecuta en Cascade identifica piel seca, lesiones abiertas, puntas ásperas de los pezones y otros cambios que pueden indicar enfermedades. Si se detectan síntomas tempranos, se podría administrar a las vacas una solución medicada en la estación de ordeño para prevenir potencialmente una infección total.
Thiago Garrett, investigador visitante de la Universidad de Oslo, utilizó Cascade para construir un prototipo de «intersección de tráfico inteligente». Su solución rastrea áreas concurridas llenas de personas, automóviles, bicicletas y otros objetos, anticipando posibles colisiones y advirtiendo de riesgos, todo ello en milisegundos después de capturar las imágenes. Cuando ejecutó el mismo modelo de IA en una infraestructura de computación en la nube, tardó unos segundos en detectar posibles accidentes, demasiado tarde para emitir una advertencia.
Con la nueva versión de código abierto, el grupo de Birman espera que otros investigadores exploren posibles usos de Cascade, haciendo que las aplicaciones de IA sean más accesibles.
«Nuestro objetivo es que se utilice», dijo Birman. “Nuestros esfuerzos en Cornell cuentan con el apoyo del gobierno y de muchas empresas. Esta versión de código abierto permitirá al público beneficiarse de lo que hemos creado”.
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