Facebookservers helpen bij onderzoek naar kunstmatige intelligentie

De mogelijkheden binnen het onderzoek naar artificiële intelligentie (AI) worden deels bepaald door de krachtige computers waarop de onderzoeksalgoritmes lopen. Deze computers, met extra krachtige grafische kaarten (GPU’s), zijn heel duur. Vooral de nieuwste en krachtigste servers kosten handen vol geld. Facebook AI Research stelt nu 22 state of the art GPU-servers ter beschikking aan onderzoeksgroepen van negen Europese universiteiten.

"Lange tijd bestond er een grote kloof tussen wat mensen en computers konden ‘zien’ op een foto", zegt professor Luc Van Gool, één van de onderzoekers die op de Facebookservers zal werken. "Daar kwam recent verandering in door de introductie van deep learning. Dat is de nieuwe generatie van artificiële neurale netwerken, geïnspireerd op hoe onze hersenen werken. Deze nieuwe methode heeft voor een doorbraak gezorgd in tal van toepassingen, zoals spraak- en beeldherkenning. Alleen hebben we voor dit soort zwaar rekenwerk speciale machines nodig, zoals GPU-servers."

Deep learning  

De KU Leuven is één van de negen universiteiten die door Facebook AI Research geselecteerd werden om gebruik te maken van de krachtige servers. Vijf professoren van het Departement Elektrotechniek zullen daardoor hun onderzoek naar deep learning een versnelling hoger kunnen schakelen. Professor Tinne Tuytelaars is één van hen. Zij past deep learning toe bij de analyse van bewegend beeld. Een video vergt veel meer geheugen dan stilstaande beelden, waardoor de standaardmodellen van deep learning niet zomaar van toepassing zijn. 

"Eén van de zaken die wij onderzoeken is hoe een computer juist kan ‘reageren’ op iets dat hij ‘ziet’ op de videobeelden", zegt professor Tuytelaars. "Een mogelijke toepassing is het zelfstandig laten vliegen van drones. Daarbij moeten zij niet alleen een bepaald traject leren kennen, ze moeten zich ook kunnen aanpassen aan de omstandigheden, zoals wind of een vogel die onverwacht opduikt."

Ook professor Marian Verhelst is blij met de extra rekenkracht: "Onze onderzoeksgroep ontwikkelt microchips die de complexe berekeningen voor zulke artificiële intelligentie kunnen doen met zo weinig mogelijk energie. Door onze ontwikkelingen zullen algoritmes in de toekomst uitgevoerd kunnen worden op een smartphone, zodat die op basis van zijn camera’s kan begrijpen wat er rondom hem gebeurt." 

Superchips 

Om dat voor elkaar te krijgen, willen de onderzoekers een verbeterde computerchip bouwen. "Op een gewone computerchip vraagt de analyse van één beeldje al makkelijk enkele miljarden heel nauwkeurige berekeningen van een microchip. De chips in onze huidige smartphones kunnen dit al, maar dat vraagt zoveel energie dat de batterij meteen plat zou zijn. Daarom werken we nu aan microchips die deze berekeningen met honderden tegelijkertijd kunnen doen en die bovendien de berekeningen enkel bij benadering uitrekenen, wat goed genoeg is voor deze deep learning- algoritmes. Hierdoor kunnen onze processoren sneller werker en zullen ze heel wat minder energie verbruiken. We kunnen nu al chips bouwen die tien tot honderd keer efficiënter werken dan voordien."

Andere onderzoekers die deelnemen aan dit project zijn professor Patrick Wambacq, die onderzoek doet naar spraakherkenning, en professor Matthew Blaschko, die zich toelegt op de theoretische, wiskundige kant van artificiële intelligentie.