DENSER é o acrónimo usado para nomear a mais recente atração criada no Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC). É um algoritmo de inteligência artificial que reconhece e classifica imagens e cujo funcionamento mimetiza o comportamento do cérebro humano. O DENSER podia ser apenas mais um algoritmo entre muitos, não fosse os investigadores da Universidade de Coimbra poderem agora apresentar um primeiro marco distintivo deste projeto: o algoritmo criado na mais antiga universidade portuguesa terá mesmo superado o Google Brain num dos principais testes da especialidade – e com muito menos recursos financeiros e computacionais.
De acordo com os quatro investigadores da Universidade de Coimbra, o Google Brain «obtém resultados marginalmente inferiores» que o DENSER nos testes CIFAR 10 e CIFAR 100. O desafio CIFAR 10 distingue os desempenhos de diferentes algoritmos na missão de agrupar 60 mil imagens em dez classes que têm em conta os objetos, animais ou as atividades retratadas (cada classe deverá ter cerca de 6000 imagens com características comuns).
No comunicado da Universidade de Coimbra, os investigadores do CISUC lembram que o Google Brain apresenta um “resultado muito competitivo” no CIFAR 10, mas não apresenta resultados quando se eleva a fasquia para um ranking mais exigente que dá pelo nome de CIFAR 100. Neste último ranking, os algoritmos são testados tendo em conta a capacidade de classificar 60 mil imagens em 100 grupos de 600 imagens – o que requer capacidade para fazer uma distinção mais refinada dos conteúdos que as imagens revelam.
No desempenho, o DENSER supera marginalmente os algoritmos que a Google para replicar o comportamento das redes neuronais, mas nos recursos computacionais, a diferença é bem maior: O Google Brain funciona suportado em 800 placas gráficas (GPU), que tiram partido da especialização e da capacidade de cálculo, o DENSER recorre a «quatro GPU das mais acessíveis, que são usadas, por exemplo, nos videojogos. Para se ter uma ideia, as 800 GPUs da Google custam 1,3 milhões de euros e as nossas apenas 2.500 euros», referem os investigadores portugueses no comunicado da Universidade de Coimbra.
O CIFAR10 e o CIFAR 100 distinguem os desempenhos de algoritmos no que toca aos reconhecimento de animais, objetos ou ações
DENSER pretende fazer jus à denominação de Deep Evolutionary Network Structured Representation, com um sistema que, em vez de pressupor a intervenção humana para a otimização de parâmetros da rede que vai resolver os diferentes cálculos, procede automaticamente à otimização da raiz dessa rede.
Os investigadores da Universidade de Coimbra recorrem ao mundo automóvel para ilustrar a potencial da solução que desenvolvida no CISUC: «O que a maioria faz é afinar um Bugatti Veyron, um automóvel que, como sabemos, já é bastante rápido, de forma a conseguir boas performances; o que nós fazemos é dar ao algoritmo um conjunto de peças (jantes, pneus, peças para o motor, travões, etc.) e deixar que o algoritmo entenda o contexto da situação, isto é, descubra como combinar aquelas peças de forma a construir um veículo que obtenha uma performance competitiva. Mas nem sequer o informamos que tem de ser um carro», referem os investigadores em comunicado.
O DENSER foi criado por Bernardete Ribeiro, Filipe Assunção, Nuno Lourenço e Penousal Machado. Os investigadores recordam que estes novos algoritmos de machine learning podem ter aplicações em vários setores que necessitem de ferramentas de reconhecimento de imagens.
