Avançando a IA com Máquinas de Ising e Propagação de Equilíbrio

Máquinas Ising são um hardware especial que funciona baseado no modelo Ising, que explica como partículas pequenas, chamadas spins, interagem entre si. Essas máquinas se tornaram importantes no campo da inteligência artificial (IA), especialmente para algoritmos de aprendizado que não precisam de dados rotulados, conhecidos como aprendizado não supervisionado. Apesar do potencial, usar máquinas Ising de forma eficaz em IA tem se mostrado difícil por causa do desafio de alinhar métodos tradicionais de aprendizado supervisionado com a maneira como essas máquinas funcionam.

Métodos de aprendizado supervisionado são cruciais para obter alta precisão em modelos de IA. Eles funcionam treinando um modelo em um conjunto de dados rotulados, onde os resultados corretos são conhecidos. Este estudo apresenta uma nova maneira de treinar máquinas Ising usando um método chamado Propagação de Equilíbrio. Essa abordagem permite que máquinas Ising sejam treinadas de uma maneira semelhante ao que é feito com sistemas tradicionais baseados em software.

O estudo também utiliza recozimento quântico, um processo usado pela máquina Ising D-Wave, para treinar uma Rede Neural que pode reconhecer dígitos manuscritos do Conjunto de Dados MNIST. Uma descoberta notável é que a maneira como as máquinas Ising conectam spins apoia operações que são benéficas para tarefas como convolução, que é uma operação chave em muitas redes neurais. Os resultados indicam que máquinas Ising poderiam ser um tipo útil de hardware para aplicações de IA.

#Desafios no Uso de Máquinas Ising

Cientistas têm se interessado há muito tempo em entender como sistemas físicos podem realizar tarefas semelhantes à cognição humana. O sistema Ising de spins acoplados tem desempenhado um papel significativo nesses estudos. De muitas maneiras, máquinas Ising podem ser comparadas a redes neurais, onde os spins representam neurônios e suas interações emulam as conexões entre os neurônios.

A maioria das tentativas anteriores de aprendizado em máquinas Ising usou métodos chamados máquinas de Boltzmann. Embora esses métodos aproveitem as características de sistemas físicos para encontrar um estado de equilíbrio, eles costumam ficar aquém quando enfrentam problemas complexos de classificação em comparação com métodos de aprendizado supervisionado mais avançados, como retropropagação.

Nos últimos anos, o aumento do interesse em IA levou ao desenvolvimento de várias plataformas de hardware destinadas a atender às crescentes necessidades energéticas e computacionais dos sistemas de IA. No entanto, muitas dessas novas plataformas têm dificuldade em trabalhar com os melhores métodos de treinamento supervisionado, que dependem da minimização de uma função de custo global. Esse desconforto se deve principalmente ao fato de que os cálculos necessários para esses métodos não se alinham com os princípios físicos que governam o hardware emergente.

O método de Propagação de Equilíbrio, introduzido em 2017, ganhou atenção por sua capacidade de treinar sistemas físicos de maneira supervisionada. Isso é feito usando uma regra de aprendizado local que se assemelha de perto aos gradientes usados em métodos de software de ponta. Para esse processo, o sistema físico deve se mover em direção a um estado estável minimizando uma função de energia.

#A Mecânica da Propagação de Equilíbrio

A Propagação de Equilíbrio envolve o sistema físico atingindo gradualmente um estado estável enquanto aprende com dados de entrada. Durante essa fase de aprendizado, as saídas do sistema são ajustadas para alinhar com os resultados desejados. Isso é alcançado através de perturbações dinâmicas que incentivam o sistema a minimizar uma função de erro usando medições locais em vez de processos matemáticos globais complicados.

Um benefício chave da Propagação de Equilíbrio é que ela pode treinar sistemas como máquinas Ising. Essas máquinas são particularmente interessantes porque foram projetadas para encontrar o estado fundamental do modelo Ising. No entanto, o uso atual dessas máquinas se concentra principalmente na resolução de problemas específicos com parâmetros fixos.

Treinar máquinas Ising usando Propagação de Equilíbrio poderia ampliar sua aplicação a tarefas mais complexas, como classificação supervisionada. No entanto, esse método de treinamento enfrenta três grandes desafios que precisam ser abordados.

Primeiro, a função de energia Ising não tem um termo de amortecimento, que é crucial para alcançar um equilíbrio estável. Embora máquinas Ising possam encontrar um estado fundamental usando diferentes métodos, o processo de desestabilizar esse estado para a fase de empurrão da Propagação de Equilíbrio é complicado. Os pesquisadores devem desenvolver maneiras de manipular suavemente o estado de equilíbrio.

Segundo, a natureza dos spins Ising, que podem estar para cima ou para baixo, é diferente do estado contínuo de neurônios usados na Propagação de Equilíbrio. Soluções precisam ser criadas para permitir mudanças suaves no sistema de spins, imitando de perto o aprendizado gradual observado em redes neurais.

Terceiro, implementar a Propagação de Equilíbrio em máquinas Ising significa lidar com questões de conectividade física. Em redes neurais tradicionais, há conexões densas, enquanto sistemas de spins costumam ser mais esparsos. Desenvolver estratégias para superar essas limitações de conectividade ou ajustar o design da rede para se adequar às capacidades do hardware Ising é necessário.

#Treinando a Máquina Ising

Neste estudo, a máquina Ising D-Wave é usada como a principal plataforma para mostrar como a Propagação de Equilíbrio pode ser eficaz para treinamento. As máquinas D-Wave têm uma arquitetura rica com um grande número de spins e parâmetros de acoplamento precisos. Essas características suportam controle em tempo real através de uma interface Python, que é compatível com o algoritmo de treinamento em desenvolvimento.

O processo de treinamento segue duas fases principais: a fase livre e a fase de empurrão. Durante a fase livre, os dados de entrada são introduzidos na máquina através de campos de viés. Os spins se estabilizam com base na entrada, e a máquina usa métodos de recozimento quântico para ajudar a alcançar o estado fundamental.

Na fase de empurrão, um termo adicional é adicionado à energia do sistema para capturar erros entre os estados de saída e os estados-alvo. A relação entre a saída desejada e a saída real é computada usando uma função de custo, que neste caso é o Erro Quadrático Médio.

Ao final dessas fases, os estados estáveis dos spins são registrados e usados para calcular atualizações para os parâmetros da máquina. A regra de aprendizado derivada desse processo envolve ajustar os pesos com base em quão perto os spins chegam da saída correta.

A abordagem mostra que máquinas Ising podem ser treinadas de forma eficaz para reconhecer dígitos manuscritos do conjunto MNIST. As taxas de reconhecimento alcançadas são comparáveis às das redes neurais tradicionais baseadas em software, demonstrando a capacidade das máquinas Ising de realizar tarefas complexas.

#Treinando Redes Neurais Totalmente Conectadas

Para mostrar o treinamento de uma rede neural totalmente conectada na máquina Ising D-Wave, os pesquisadores se concentraram em reconhecer dígitos manuscritos do conjunto MNIST. Uma rede neural totalmente conectada típica consiste em várias camadas, com cada camada contendo vários neurônios.

Para o treinamento, um conjunto de dados balanceado de 1000 imagens de treinamento é usado, composto por um número igual de imagens de cada classe. Os dados de treinamento são essenciais porque permitem que a rede aprenda de forma eficaz.

Os pesquisadores mapearam essa arquitetura de rede na máquina Ising D-Wave. Um desafio significativo foi abordar a diferença de conectividade entre a arquitetura de rede neural totalmente conectada e as limitações físicas da máquina D-Wave. Spins físicos no chip estão interconectados de uma maneira específica que não permite que cada neurônio se conecte a todos os outros neurônios.

Para superar isso, um processo chamado embutimento é usado. Essa técnica permite que os pesquisadores representem uma rede totalmente conectada no hardware de conexão esparsa. O processo de embutimento envolve encadear múltiplos spins físicos juntos para representar um neurônio lógico, permitindo conexões além dos vizinhos imediatos.

Uma vez que a arquitetura está mapeada, o processo de treinamento começa. Os dados de entrada são alimentados na rede, e a rede é treinada através de várias passagens, ajustando as conexões com base nas saídas relativas aos valores-alvo.

Os resultados do treinamento da rede neural totalmente conectada mostram taxas de reconhecimento impressionantes, validando a eficácia dessa técnica de treinamento.

#Treinando Redes Neurais Convolucionais

Além das redes totalmente conectadas, os pesquisadores também visaram treinar redes neurais convolucionais (CNNs) na máquina Ising D-Wave. As CNNs são muito eficientes para tarefas de classificação de imagens porque utilizam filtros localmente conectados para identificar padrões nas imagens.

Diferente das camadas totalmente conectadas, as CNNs aplicam filtros a regiões específicas dos dados de entrada, permitindo que aprendam de forma eficaz com pequenos pedaços da imagem. O desafio aqui é mapear diretamente a arquitetura da CNN no gráfico de conectividade da máquina D-Wave.

A operação de convolução é realizada usando múltiplas barras cruzadas na máquina D-Wave, cada uma manipulando diferentes partes dos dados de entrada. Isso permite o processamento simultâneo dos filtros, tornando a operação de convolução mais eficiente em comparação com métodos sequenciais tradicionais.

Após a etapa de convolução, as saídas são combinadas através de uma operação de pooling. Neste estudo, foi empregado pooling médio em vez de pooling máximo para manter a integridade da saída quando múltiplos spins binários estão envolvidos.

A camada final da rede é um classificador totalmente conectado que processa as saídas agrupadas para determinar a classe dos dados de entrada. Após o treinamento, a rede convolucional alcança excelentes taxas de sucesso, demonstrando a viabilidade do uso da máquina Ising D-Wave para tais tarefas.

#Direções Futuras

Olhando para o futuro, há uma grande oportunidade de melhorar as capacidades das máquinas Ising em aplicações de IA. A pesquisa mostra que máquinas Ising podem ser eficazmente usadas para inferência, retropropagação de erros e cálculo de gradientes através de suas dinâmicas.

À medida que as futuras gerações de máquinas Ising se desenvolvem, elas poderiam modelar redes maiores e mais complexas, especialmente com avanços em hardware que melhoram conectividade e eficiência energética. A combinação dessa abordagem com componentes de baixo consumo, utilizando tecnologias como memristores, promete tornar sistemas de IA embarcados mais eficientes.

À medida que o campo da computação continua a evoluir, é provável que a integração de algoritmos de aprendizado baseados em física com hardware inovador abra caminho para novas aplicações de IA que podem operar com menor consumo de energia, mantendo ou melhorando o desempenho.

#Conclusão

Este estudo destaca o progresso significativo na realização do potencial das máquinas Ising para tarefas de aprendizado de máquina. Ao aproveitar a Propagação de Equilíbrio e as características únicas das máquinas Ising, os pesquisadores mostraram que é possível treinar esses sistemas de forma eficaz para várias aplicações.

As descobertas sugerem que máquinas Ising podem ser um ativo valioso no campo da IA, com a capacidade de realizar tarefas tradicionalmente reservadas para métodos de computação mais convencionais. A exploração do uso dessas máquinas pode levar a soluções de IA mais eficientes e poderosas no futuro.