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3 manières dont Blockchain pourrait libérer tout le potentiel de l'apprentissage automatique

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3 manières dont Blockchain pourrait libérer tout le potentiel de l'apprentissage automatique

Nous vivons actuellement au cœur d'une révolution de l'intelligence artificielle avec de nouvelles recherches et applications qui portent leurs fruits. Les progrès de la technologie de l'IA, comme l'apprentissage en profondeur, ont tout changé, des recommandations de votre compte Netflix à la manière dont les médecins traitent les patients avant qu'ils ne tombent malades. Il semble que tous les jours de nouveaux développements et de nouvelles tâches soient accomplis par des machines précédemment réalisées par des humains. Il n'y a pas si longtemps, A.I. semblait être quelque chose seulement une partie d'un roman de science-fiction. Aujourd'hui, l'IA est tout autour de nous.

Même avec toutes ces applications passionnantes actuelles de l'IA, beaucoup d'autres seront bientôt réalisées. Cependant, l’avènement de cette nouvelle technologie entraîne également des attentes irréalistes. Le dernier exemple, l'apprentissage automatique. Il est important que les gens sachent où se termine le battage publicitaire autour de l’apprentissage automatique et où commencent les applications pratiques. Pour moi, je considère la technologie de la blockchain comme l'infrastructure permettant au machine learning de réaliser tout son potentiel.

Augmenter la puissance de calcul

Dans les prochaines années, notre société sera indéniablement guidée par les nouveaux développements en matière d'intelligence artificielle. Ce sera effectivement un monde passionnant, mais il faudra également de grandes quantités de matériel et de puissance de calcul. Pour que l'IA puisse atteindre ces grandes visions et tenir ses promesses, il est nécessaire d'accélérer le calcul évolutif évolutif disponible pour les tâches d'apprentissage machine.

Actuellement, des investissements énormes sont réalisés dans de plus en plus de centres de données qui utilisent un calcul traditionnel basé sur un processeur pour effectuer des tâches d'apprentissage machine. Une UC typique a entre 6 et 14 cœurs et peut exécuter entre 12 et 28 unités de commande différentes. Généralement, ces threads ne s'exécutent que sur un seul bloc de données. Il ne suffira donc pas de construire davantage de centres de données sur CPU pour répondre à la demande croissante en IA.

Cependant, il existe un autre type d’informatique qui peut mieux répondre à la demande croissante d’IA pour la puissance de calcul, l’informatique à base de GPU. Une unité GPU de poste de travail peut contenir entre 2 000 et 3 000 cœurs et peut exécuter 100 threads ou plus de commande avec chaque thread. généralement, ces threads exécutent environ 30 blocs d'informations en même temps. Ce type de puissance de calcul permet d’accroître la vitesse et la consommation d’énergie tout en répartissant les traitements, ce qui est parfait pour les tâches d’apprentissage automatique.

La Blockchain, ou la technologie de grand livre distribué (DLT), peut fournir les ressources informatiques dont l'IA a besoin en utilisant la puissance de calcul des machines disposant de la puissance de calcul du processeur graphique non utilisé. D'une certaine manière, c'est ce que le protocole Bitcoin a été conçu pour faire. Une partie du protocole Bitcoin oblige les mineurs à résoudre des problèmes mathématiques complexes qu'aucun ordinateur ne peut résoudre seuls, comme moyen de confirmer et de valider les transactions effectuées sur la blockchain. Au fil du processus, il a évolué et la monnaie virtuelle est née. Si nous pouvons créer de la valeur, ne peut-on pas aussi utiliser de la puissance de calcul?

Les projets basés sur des chaînes de blocs travaillent maintenant sur la connexion d'ordinateurs dans un réseau d'égal à égal, permettant aux particuliers de louer des ressources les uns aux autres. Ces ressources peuvent être utilisées pour effectuer des tâches nécessitant une quantité de temps et de capacité de calcul. Aujourd'hui, ces ressources sont fournies par des fournisseurs de cloud centralisés, limités par des réseaux fermés, des systèmes de paiement propriétaires et des opérations de provisionnement codées en dur.

Diminuer les coûts informatiques

Tous les 3,5 mois, la demande de calcul de l'IA double et les coûts augmentent proportionnellement. Les fournisseurs traditionnels de puissance de calcul, tels qu'Amazon et Microsoft, utilisent le prix comme levier pour contrôler l'utilisation, ce qui limite l'innovation.

Les solutions basées sur la chaîne de blocs travaillent actuellement à la création de marchés décentralisés pour la puissance de calcul des GPU dont la tâche d'apprentissage automatique a besoin. Ces projets visent à faire correspondre un projet de calcul intensif avec des membres de la plate-forme connectée qui partageront leurs ressources système pour mener à bien une tâche donnée. Grâce à la technologie DLT (Distributed Ledger), l’innovation en matière d’IA permet de réduire considérablement son coût informatique en accédant aux GPU distribués dans le monde entier, utilisés par les crypto mineurs, puis en les mettant à la disposition des sociétés d’intelligence artificielle.

Actuellement, le temps de calcul des GPU peut être acheté pour environ 0,5 USD / heure sur plusieurs plates-formes de cloud, contre environ 0,01 à 0,05 USD par heure pour les processeurs, mais malgré le coût plus élevé du GPU, ces types de calcul sont environ 5 à 10 fois moins chers les temps d'exécution. Avec des projets basés sur des chaînes de blocs créant des marchés de puissance de calcul, ces taux pourraient rapidement devenir beaucoup plus compressés que les courbes de coûts du passé.

Améliorer l'intégrité des données

Pour tout modèle d'intelligence artificielle, la présence de données précises et fiables est essentielle au comportement intelligent produit par le modèle. Cela signifie également la comptabilisation de l'intégrité des données et de l'application qui présente des écarts inexplicables entre les données incorporées dans un modèle et les enregistrements d'origine conservés par un ingénieur.

La nature même d'une blockchain publique se prête bien à une tâche telle que l'intégrité des données. Les blockchains créent un environnement dans lequel les données sont privées, immuables, transparentes, distribuées et libres de fonctionner sans la direction d'une entité souveraine. Finalement, les blockchains publiables seront les super autoroutes AI, mais pas seulement avec une puissance de calcul. Ils serviront également de sources de données dans les modèles d'intelligence artificielle, ce qui sera essentiel pour préserver la validité des modèles. Les technologies Blockchain promettent d’ajouter structure et responsabilité aux algorithmes d’intelligence artificielle, ainsi que la qualité et l’utilité de l’intelligence qu’ils produisent.

Conclusion:

La technologie du grand livre distribué (DLT) a le potentiel d’être l’épine dorsale de l’infrastructure d’intelligence artificielle en banalisant et en symbolisant la puissance de traitement informatique brute afin d’accroître le développement de l’intelligence artificielle. Toute partie intéressée serait libre d'accéder à la puissance de calcul du processeur graphique pour le développement de l'intelligence artificielle, ce qui réduirait notre dépendance à l'égard des batteries de processeurs Amazon et Microsoft qui régulent le taux d'innovation avec le prix. Si les équipes qui construisent des solutions dans l'écosystème de la blockchain sont en mesure de tenir leurs promesses, les développeurs et les ingénieurs seront en mesure d'étendre et d'appliquer le véritable potentiel de l'intelligence artificielle dans nos vies.

Pour plus d'informations, assurez-vous de consulter mon site web:

www.MasiDigitalVentures.com



Traduction de l’article de Paul Payam Almasi : Article Original

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