Pequenos classificadores oferecem uma precisão elevada com recursos mínimos.

Investigadores da Universidade de Manchester e da Pragmatic Semiconductor desenvolveram um novo método para gerar pequenos circuitos classificadores para a classificação de dados tabulares usando um algoritmo evolutivo. Ao contrário das abordagens tradicionais, o seu método não mapeia modelos predefinidos de Machine Learning ou circuitos de hardware. Estes minúsculos classificadores, compostos por apenas algumas centenas de portas lógicas, alcançam precisões de previsão comparáveis aos classificadores de Machine Learning de última geração, usando significativamente menos recursos de hardware e energia. Em simulações e circuitos integrados reais de baixo custo, estes classificadores demonstraram de 8 a 75 vezes menos área e de 4 a 75 vezes menos consumo de energia em comparação aos métodos convencionais. As aplicações potenciais incluem embalagens inteligentes, sistemas de monitoramento e computação próxima a sensores de baixo custo.