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Investigadores con sede en Londres han implementado un sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje por refuerzo para mejorar los algoritmos basados en matemáticas
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Dispositivos de programación informática utilizados en matemáticas para analizar y luego manipular representaciones de fenómenos del mundo real. El cálculo matemático más importante en programación son las matrices. Realizar cálculos matriciales requiere mucho trabajo, especialmente cuando las matrices se hacen más grandes. Por lo tanto, un equipo de investigadores de DeepMind de Google en Londres ha demostrado que la IA puede encontrar algoritmos más rápidos para resolver problemas de multiplicación de matrices.
Los investigadores de DeepMind visualizaron la posibilidad de utilizar un sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje por refuerzo para generar nuevos algoritmos con menos pasos que los implementados actualmente. Descubrieron que la mayoría de los sistemas de juego implementaban el aprendizaje por refuerzo. El equipo cambió su enfoque a la búsqueda de árboles después de completar los sistemas preliminares que también se usan en la programación de juegos. Cuando se aplicó a la multiplicación de matrices, los investigadores descubrieron que convertir un sistema de IA en un juego permitía buscar el camino más eficiente hacia el resultado deseado: un resultado matemático.
Los investigadores experimentaron con su sistema, lo que les permitió encontrar, probar e implementar algoritmos existentes y usar recompensas para que eligieran el más eficiente. El sistema aprendió sobre los factores que mejoran la eficiencia de la multiplicación de matrices. Los investigadores también obligaron al sistema a generar sus algoritmos para mejorar la eficiencia nuevamente. En muchos casos, este experimento demostró que el algoritmo del sistema era más eficiente que los creados por predecesores humanos.
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