Una semana después de que un sistema de inteligencia artificial inventara un nuevo método para multiplicar cuadrículas numéricas, los matemáticos idearon una forma aún mejor de realizar esta tarea.
Dos matemáticos han encontrado una forma más eficiente de multiplicar filas y columnas de números (matrices) entre sí. Rompen así el récord de una inteligencia artificial (IA) de la empresa DeepMind, que ideó un nuevo método a principios de este mes.
De 98 a 95 pasos
mente profunda revelado el 5 de octubre que su IA había logrado un gran avance en la multiplicación de matrices. Esta operación matemática, en la que se multiplican cuadrículas de números, se usa ampliamente en todo tipo de software. La IA ideó una nueva forma de multiplicar dos matrices de 5 por 5 en solo 96 multiplicaciones. Eso es 2 menos que el récord anterior.
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Los matemáticos Jakob Moosbauer y Manuel Kauers de la Universidad Johannes Kepler de Austria ya estaban trabajando en su nuevo enfoque del problema. Hacen que los algoritmos de multiplicación pasen por un proceso en el que se prueban varios pasos del algoritmo para determinar si se pueden combinar.
Lea en nuestra publicación de noticias anterior cómo la IA de Deepmind hizo que la multiplicación fuera más eficiente
“Tomamos un algoritmo existente y aplicamos una serie de transformaciones que pueden conducir a mejoras en ciertas áreas. Nuestra técnica funciona para todos los algoritmos conocidos. Si tenemos suerte, siempre necesitaremos una multiplicación menos que antes”, dice Moosbauer.
Después de que DeepMind hizo público su gran avance, Moosbauer y Kauers utilizaron su enfoque para mejorar aún más la metodología de IA. Lo lograron: lograron eliminar una multiplicación más, por lo que ahora pueden multiplicar matrices de 5 por 5 en solo 95 pasos.
nuevo impulso
El dúo compartió el resultado en un papel preimpreso, un artículo que aún no ha sido revisado por pares. “Queríamos publicar de inmediato para ser los primeros, porque si podemos encontrarlo en tan poco tiempo, existe un riesgo considerable de que alguien más nos supere”, dice Moosbauer.
El artículo de los matemáticos se enfoca completamente en la multiplicación de matrices de 5 por 5, pero el método probablemente también funcione para otros tamaños. Moosbauer y Kauers solo comparten el resultado de su trabajo en su artículo, y aún no dan detalles sobre el enfoque utilizado. Prometen desvelarlo pronto.
Moosbauer dice que el hallazgo de IA ha dado un nuevo impulso a un área de las matemáticas que ha estado subexpuesta durante mucho tiempo. Él espera que otros equipos ahora también hayan comenzado a trabajar con algoritmos de multiplicación de matrices.
Software más eficiente
La multiplicación de matrices es una operación matemática que ocurre en casi todos los programas. Debido a que se usa mucho, una pequeña mejora en los algoritmos puede ahorrar rápidamente mucho tiempo y energía en la computadora.
DeepMind afirma que sus nuevos algoritmos aumentan la velocidad computacional de los componentes de la computadora entre un 10 y un 20 por ciento. Esto se ha probado, entre otras cosas, con un procesador de gráficos del fabricante de computadoras Nvidia y un unidad de procesamiento de tensores de Google. No está claro si tales ganancias también se pueden lograr en dispositivos ordinarios que realizan tareas cotidianas, como teléfonos inteligentes y computadoras portátiles.
Moosbauer se muestra escéptico al respecto. Aún así, una mejora vale la pena, porque las ganancias de eficiencia también son bienvenidas para tareas informáticas específicas, como las simulaciones científicas.
El investigador de DeepMinds AI Alhussein Fawzi dijo en un comunicado: “Esperábamos [ons werk] generaría nuevas ideas y enfoques en el campo del descubrimiento algorítmico. Es grandioso ver a otros construir sobre nuestro trabajo tan rápido.’
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