- 20-06-2025
- Artificial Intelligence
Uma nova técnica de poda em IA elimina até 90% dos parâmetros em modelos de aprendizagem profunda sem comprometer a precisão — reduzindo o uso de memória, computação e consumo energético.
Um recente avanço na área da inteligência artificial revelou uma poderosa técnica de poda que reduz significativamente o tamanho e o consumo de recursos dos sistemas de aprendizagem profunda — sem afetar o desempenho.
Ao analisar o modo como as redes neuronais aprendem e identificar quais os parâmetros essenciais, foi demonstrado que é possível remover até 90% dos parâmetros em determinadas camadas mantendo a precisão total do modelo. Isto torna os modelos de IA muito mais leves, rápidos e energeticamente eficientes.
Ao contrário de abordagens anteriores, que ofereciam ganhos limitados ou compromissos na fiabilidade, esta técnica mantém o desempenho do modelo e permite a sua utilização em hardware de baixo consumo. Trata-se de um passo claro em direção a uma IA mais sustentável e escalável, especialmente em dispositivos móveis, sistemas embutidos ou ambientes com recursos limitados.
Este desenvolvimento representa um avanço importante rumo a uma IA mais ecológica, melhorando a eficiência e acessibilidade dos sistemas inteligentes em diversos setores. Ao reduzir os custos computacionais sem comprometer os resultados, a IA pode agora ser mais inteligente, mais leve e mais adaptada às exigências do mundo real.