Torque Clustering: stiže istinski autonomna AI
Novi algoritam značajno poboljšava način na koji AI sustavi samostalno uče i otkrivaju obrasce u podacima, bez ljudskog vodstva
Istraživači Tehnološkog sveučilišta u Sydneyu (UTS) razvili su Torque Clustering, novi AI algoritam koji je, kažu, puno bliži prirodnoj inteligenciji od drugih metoda. On navodno značajno poboljšava način na koji AI sustavi samostalno uče i otkrivaju obrasce u podacima, bez ljudskog vodstva. Torque Clustering tako može autonomno analizirati goleme količine podataka u područjima kao što su biologija, kemija, astronomija, psihologija, financije i medicina te pritom otkriva obrasce raznih bolesti, prijevara i ponašanja.
Besprijekorna prilagodba
“U prirodi životinje uče promatranjem, istraživanjem i interakcijom s okolinom, bez izričitih uputa. Učenje bez nadzora (unsupervised learning) ima za cilj oponašati ovaj pristup”, objašnjavaju istraživači bit rada objavljenog u časopisu IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Torque Clustering potpuno je autonoman, bez parametara i može obrađivati velike skupove podataka s iznimnom računskom učinkovitošću.
"Ono što izdvaja Torque Clustering je njegov temelj u fizičkom konceptu momenta, što mu omogućuje autonomno identificiranje klastera i besprijekornu prilagodbu različitim tipovima podataka, s različitim oblicima, gustoćama i stupnjevima šuma", objašnjavaju njegovi tvorci.
