Исследователи из МФТИ в соавторстве с коллегами из ОАЭ предложили решение, которое позволяет значительно улучшить производительность систем сетевого искусственного интеллекта и сократить расходы на их эксплуатацию. Разработка международного коллектива исследователей увеличит быстродействие и качество рекомендательных систем, поисковых сервисов, онлайн-переводчиков и многих других программных комплексов, которые задействуют алгоритмы машинного обучения. Кроме того, новшество позволит снять нагрузку с пользовательских устройств (смартфонов, планшетов, компьютеров), которые участвуют в процессе.

Результаты работ исследователи представили в качестве постерного доклада для публикации на конференции NeurIPS-2023. Это мировой форум по нейронным системам обработки информации, который пройдет в период с 10 по 16 декабря в Новом Орлеане, США.

Сетевые искусственные интеллекты — это программные комплексы, которые обладают способностью к обработке больших объемов данных и выявлению в них закономерностей. На основе этих умений они формируют рекомендации для принятия решений и предлагают ответы на различные задачи. Одно из главных преимуществ таких комплексов — их способность к самообучению и улучшению своих навыков с течением времени. Это позволяет им постоянно совершенствоваться и становиться более эффективными.

В настоящее время сетевые искусственные интеллекты применяют во многих отраслях промышленности и сферах общественной жизни. Например, их используют при анализе социальных сетей, в рекомендательных системах, в алгоритмах по распознаванию речи, в автоматических переводчиках и многих других приложениях.

Для развития таких комплексов специалисты используют алгоритмы машинного обучения. При этом результативность процесса во многом зависит от того, насколько оптимально выстроена коммуникация между устройствами конечных пользователей и серверами, на которых происходит обработка данных. Неэффективная коммуникация замедляет анализ и обновление моделей.