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martes, 9 de julio de 2019

Investigadores del MIT presentan Gen: A New AI Programming Language

La creciente demanda de aplicaciones basadas en inteligencia artificial también ha aumentado los requisitos para las plataformas que se utilizan para construirlas. En la conferencia de Diseño e Implementación del Lenguaje de Programación, un grupo de investigadores del MIT presentaron un artículo y demostraron un nuevo lenguaje de sistema de programación probabilística llamado "Gen" .
Según MIT News , los investigadores trataron de combinar la automatización, la flexibilidad y la velocidaden una sola. "Si hacemos eso, tal vez podamos ayudar a democratizar esta colección mucho más amplia de algoritmos de inferencia y modelado como lo hizo TensorFlow para un aprendizaje profundo", dijo Vikash K. Mansinghka, miembro del equipo que desarrolló a Gen.
La Inteligencia Artificial reúne una variedad de dominios como estadísticas, visión por computadora y aprendizaje profundo , y para un vasto campo como AI, los lenguajes de programación también deben ser flexibles y ágiles.
Pero hay algunos desafíos que puede encontrar al tratar de construir tales plataformas:
  1. Lograr un buen rendimiento para modelos probabilísticos heterogéneos que combinan simuladores de caja negra, redes neuronales profundas y recursión
  2. Simplificando la implementación de algoritmos de inferencia con abstracciones y siendo mínimamente restrictivo.
A medida que surgen más y más modelos avanzados en la industria, como la visión por computador y la robótica, los sistemas existentes carecen de la eficiencia y la flexibilidad para el uso práctico.

¿Dónde se puede utilizar Gen?

MIT General Probablistic
Fuente: MIT News
Según los autores, Gen se puede usar para aplicaciones de inteligencia artificial basadas en visión artificial, robótica y estadísticas. Aquí, no tendrá que lidiar con las ecuaciones o escribir manualmente el código de alto rendimiento.
Un código corto de Gen puede hacer posibles las tareas de visión artificial como las posturas tridimensionales, que son omnipresentes con sistemas autónomos, interacciones hombre-máquina y realidad aumentada.
Gen también contiene componentes para realizar simulaciones de gráficos, aprendizaje profundo y probabilidad. Además, puede simplificar el análisis de datos utilizando otro programa Gen que genera automáticamente modelos estadísticos sofisticados para la extracción de características de conjuntos de datos.

¿En qué se diferencia GEN?

A diferencia de otras plataformas como TensorFlow, PyTorch, Theano, los programas Gen factorizan el modelado y la inferencia explícitamente. Gen ha automatizado el proceso de cálculo de las densidades de la propuesta y ha creado una plataforma para combinar los códigos Julia y TensorFlow.
“Gen ya ha superado los lenguajes de programación probabilísticos existentes para resolver problemas de inferencia, incluida la estimación de la postura corporal 3D desde una única imagen de profundidad, una regresión robusta, deducir el destino probable de una persona o robot que atraviesa su entorno y el aprendizaje estructurado para datos de series de tiempo del mundo real. ", Afirmaron los autores.

¿Cómo instalar gen?

En primer lugar, necesitarás Julia 1.0 o posterior. Descargar desde aquí .
El paquete Gen se puede instalar con el administrador de paquetes Julia.
Desde el Julia REPL, escribe] para ingresar al modo REP Pkg y luego ejecuta:
pkg> agregar https://github.com/probcomp/Gen
Se instalará Gen en su sistema. El código fuente de Gen está disponible públicamente y se presenta en las próximas conferencias de desarrolladores, como Strange Loop y JuliaCon.

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