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Chatbot, IA générative d’image, ou autres. Toutes les intelligences artificielles se basent sur des réseaux neuronaux performants. Certes, ces dernières arrivent à fournir un rendu exceptionnel. Pourtant, des scientifiques ont encore voulu innover dans ce domaine. Voici tout ce que vous devez savoir sur les réseaux Kolmogorov-Arnold.
On a toujours cru que les réseaux neuronaux modernes sont les summums de la technologie moderne. Toutefois, des équipes de chercheurs ont réussi à repousser cette limite. Ils ont trouvé une nouvelle approche pour créer cette base de l’IA. Ce sont les réseaux Kolmogorov-Arnold, qui vont innover le domaine de la high-tech. En effet, ces systèmes sont plus précis que les technologies actuelles.
Réseaux Kolmogorov-Arnold : tout se joue sur les synapses
Comme chez les humains, les neurones artificiels fonctionnent de la même manière que les synapses. La force de la connexion dans cette zone détermine la précision de l’IA.
Dans les réseaux Kolmogorov-Arnold (KAN), la force de connexion et d’activation est plus complexe. En effet, les neurones additionnent les signaux de sorties de toutes les synapses qui les précèdent. Cette approche augmente la capacité d’apprentissage des données.
« C’est formidable de voir une nouvelle architecture est sur la table » déclare Brice Ménard de l’Université Johns Hopkins.
Les tests sont prometteurs
Des équipes de chercheurs ont testé cette trouvaille sur différents problèmes mathématiques. Ils ont d’abord utilisé des équations plus ou moins faciles. L’IA s’en est sortie sans le moindre incident. Les chercheurs ont ensuite vérifié la capacité d’apprentissage de l’IA.
Le résultat est exceptionnel. En effet, les réseaux Kolmogorov-Arnold ont été 100 fois plus précis que les modèles traditionnels. À noter que ces derniers avaient 100 fois plus de paramètres.
Mais ce n’est pas tout. La technologie Kolmogorov-Arnold avait aussi une précision de 81,6 % avec seulement 200 paramètres. Les réseaux classiques affichaient 78 %, mais avec plus de 300 000 paramètres.
« À l’avenir, nous espérons que ce sera un outil utile pour la recherche scientifique quotidienne. Étant donné un ensemble de données que nous ne savons pas comment interpréter, nous le transmettons simplement à un KAN, et il peut générer des hypothèses pour vous. Il suffit de regarder le diagramme de KAN et vous pouvez même effectuer une intervention chirurgicale dessus si vous le souhaitez » déclare Ziming Liu, informaticien au Massachusetts Institute of Technology, premier auteur de l’étude.
Un autre spécialiste a aussi testé les prouesses de ce système. Il a comparé les capacités de catégorisation entre les réseaux classiques et ceux Kolmogorov-Arnold. Ces derniers ont montré une précision de 99 %, avec 60 % de paramètre en moins.
Pourtant, cette technologie nécessite encore quelques perfectionnements
À l’heure actuelle, les réseaux Kolmogorov-Arnold ne sont pas encore parfaits. En effet, le temps d’apprentissage est assez long par paramètre. C’est un obstacle considérable, surtout pour les entreprises high-tech.
Toutefois, ces réseaux pourraient être un tremplin vers d’autres technologies. Les chercheurs n’ont qu’à insérer des données complexes, et ce système peut extraire facilement les informations voulues. Il sera alors la clé des IA du futur.
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