Breve descripción del procesamiento tensorial y su uso en la IA
El procesamiento tensorial es una forma de aprendizaje automático que puede utilizarse para mejorar enormemente la IA. En este artículo, entenderás qué es el procesamiento tensorial, cómo funciona y por qué es importante.
El procesamiento tensorial se refiere a un conjunto de técnicas y algoritmos informáticos utilizados para entrenar y ejecutar redes neuronales profundas.
El procesamiento tensorial es un algoritmo que permite que varias GPU de un ordenador trabajen juntas. Si te dedicas a la estadística y al análisis de datos, puedes utilizar este algoritmo para extraer grandes cantidades de datos, desglosados por el número de variables.
Las Unidades de Procesamiento de Tensores (o TPU) son una nueva arquitectura de procesadores creada específicamente para acelerar las cargas de trabajo de ML y AI. Gracias a las TPU, hemos conseguido una aceleración sin precedentes en comparación con el uso de CPUs y GPUs de gama alta.
El programa del Máster en Inteligencia Artificial CEUPE, impartido íntegramente online, ofrece una formación completa y actualizada sobre los diferentes campos de la IA: Aprendizaje Automático, Procesamiento del Lenguaje Natural o Planificación y Robótica, entre muchos otros.
¿Qué es el procesamiento tensorial?
El procesamiento de tensores es una nueva tecnología que permite una computación mucho más potente y flexible. Se basa en el concepto de tensor, que es una forma matemática de representar datos.
Los tensores pueden utilizarse para representar imágenes, audio, texto y otros elementos de forma que los ordenadores puedan procesarlos de nuevas maneras.
Por ejemplo, es posible utilizar el procesamiento de tensores para convertir una imagen en un archivo de audio que represente lo mismo pero en un formato diferente.
En otro ejemplo, se puede utilizar el procesamiento tensorial para tomar una imagen y convertirla en texto, de modo que se pueda leer una imagen como se haría con cualquier otro documento.
El procesamiento tensorial es un tipo de computación paralela que implica una forma diferente de pensar.
Esta nueva forma de pensar se basa en los tensores y sus transformaciones, que son esenciales para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Los tensores son matrices multidimensionales que pueden utilizarse para representar datos de muchas maneras.
Una matriz bidimensional podría representar un gráfico o una matriz, pero en el caso del procesamiento de tensores, éstos son objetos matemáticos más generales que pueden utilizarse para representar datos derivados de diversas fuentes.
En particular, los tensores se han utilizado en el aprendizaje automático durante décadas para representar funciones y algoritmos, así como datos.
En los últimos años, sin embargo, el término se ha asociado a los sistemas de aprendizaje profundo basados en redes neuronales, en particular a las redes neuronales convolucionales (CNN) que utilizan operaciones de convolución como parte de su diseño.
La idea básica de las CNN es entrenarlas utilizando grandes cantidades de datos etiquetados (por ejemplo, fotos) para que puedan reconocer objetos o incluso realizar tareas como la identificación de rostros en imágenes.
¿Cómo funciona el procesamiento tensorial?
La idea clave del procesamiento tensorial es que implica un conjunto de pequeños procesadores conectados en paralelo. Cada procesador realiza una operación sencilla sobre los datos que recibe de otros procesadores del conjunto. Esto significa que todo el conjunto puede ser tratado como un único procesador con miles de núcleos trabajando juntos simultáneamente.
Este enfoque hace posible que los ordenadores realicen tareas más complejas que las que pueden realizar los ordenadores convencionales por sí solos. También hace posible que funcionen de forma más eficiente porque no necesitan tantos chips de memoria como los ordenadores convencionales.
Los tensores son una extensión de las matrices en múltiples dimensiones. Se utilizan para representar transformaciones lineales, que es la base matemática para el aprendizaje automático.
Cuando se introduce una matriz en un algoritmo de aprendizaje automático, éste aplica esa matriz a cada punto de datos de su conjunto de entrenamiento y luego compara el resultado con la salida esperada.
Si se acercan lo suficiente, significa que el modelo ha aprendido a producir predicciones precisas sobre nuevos puntos de datos. Cuanto más se acerquen, más seguro puedes estar de que tu modelo lo está haciendo bien.
Los tensores llevan este proceso un paso más allá al permitirnos representar objetos con muchas dimensiones en lugar de sólo dos o tres, algo que necesitamos si queremos que nuestros modelos aprendan conceptos de mayor dimensión como el reconocimiento de imágenes o la traducción de idiomas.
Los tensores también nos permiten representar matrices y arrays multidimensionales sin tener que aplanarlos en una larga lista (algo que podrías hacer si estuvieras trabajando con simples listas de Python).
Esto es importante porque nos permite optimizar nuestros algoritmos y mejorar el rendimiento evitando en lo posible los costosos accesos a la memoria.
¿Qué son los tensores en la IA?
Los tensores en la IA son objetos matemáticos que codifican un continuo de información.
Se utilizan para representar datos con múltiples dimensiones y pueden utilizarse para representar sistemas físicos.
Los tensores son de dos tipos: vectores y matrices.
Los tensores se representan como matrices con dos índices (uno para cada eje), donde cada entrada de la matriz representa una coordenada.
Por ejemplo, en dos dimensiones hay dos índices: uno para x y otro para y; en tres dimensiones hay tres índices: uno para x, otro para y y otro para z; hay cuatro índices en cuatro dimensiones; etc. El número de índices determina cuántas dimensiones tiene el tensor.
Un vector consiste en una lista de números dispuestos en un orden específico, mientras que una matriz es una matriz de números dispuestos en filas y columnas.
Un tensor es una generalización de un array o matriz que puede utilizarse para representar datos con múltiples dimensiones.
Cada dimensión de la matriz representa un tipo diferente de datos – por ejemplo, las filas podrían representar diferentes países y las columnas podrían representar diferentes años.
La diferencia clave entre una matriz y un tensor es que cada elemento de una matriz es independiente de cualquier otro elemento (en otras palabras, sólo se puede cambiar una fila o una columna a la vez).
En cambio, cada elemento de un tensor depende de todos los demás elementos (por ejemplo, cuando se cambia una fila, todas las demás cambian también).
¿Cuál es el papel de la informática cuántica en el procesamiento tensorial?
La computación cuántica es una tecnología nueva y emergente que promete muchas aplicaciones en la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Sin embargo, todavía quedan algunos retos antes de que los ordenadores cuánticos puedan utilizarse en estos campos.
Uno de los retos más significativos es desarrollar algoritmos que rindan mejor en los ordenadores cuánticos que en las máquinas clásicas.
La pregunta clave es: ¿cómo podemos diseñar algoritmos y técnicas novedosos que sean más adecuados para la computación cuántica?
El procesamiento tensorial es un área emergente en la intersección de la IA y la computación cuántica.
El procesamiento tensorial es un término general utilizado para describir la aplicación de métodos de álgebra lineal a problemas que implican grandes matrices con rápidas multiplicaciones matriciales.
El procesamiento tensorial puede utilizarse para resolver muchos problemas importantes en ciencia e ingeniería, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación en el comercio electrónico.
El procesamiento tensorial se ha aplicado con éxito a los ordenadores clásicos utilizando GPUs (unidades de procesamiento gráfico), que tienen miles de núcleos especializados para realizar cálculos paralelos sobre matrices.
Sin embargo, el procesamiento tensorial aún no se ha implementado en los ordenadores cuánticos porque utilizan qubits (bits cuánticos) en lugar de bits (dígitos binarios).
¿Cómo se crean los tensores en IA?
Los tensores son matrices multidimensionales. Se pueden considerar como matrices o vectores, pero los tensores pueden tener más de dos dimensiones.
Los tensores tienen varias propiedades interesantes que los hacen útiles para el aprendizaje profundo.
Por ejemplo, pueden usarse para representar cualquier función de múltiples variables, lo que significa que las operaciones de tensor son computacionalmente eficientes y escalables.
La operación de construir un tensor implica múltiples pasos que pueden llevar un tiempo proporcional al número de dimensiones del tensor (por ejemplo, si se multiplican dos matrices se tarda O(n^3)).
Sin embargo, la misma operación puede realizarse en cualquier número de dimensiones en un solo paso, de modo que si se quieren multiplicar dos matrices con 5.000 filas y 10 columnas cada una, sólo se tardará O(10^5) en lugar de O(n^5).
Esto facilita a los ordenadores el tratamiento de grandes conjuntos de datos en los que cada punto de información tiene muchas características (por ejemplo, cada imagen puede contener miles o millones de píxeles).
Otra propiedad útil es que los tensores son componibles, es decir, que se pueden combinar diferentes funciones en una sola función grande y aplicarla a muchas entradas a la vez (lo que se denomina «paralelización»).
Conclusión: El procesamiento tensorial es una tecnología fundamental en el aprendizaje automático.
Las implicaciones de los mayores casos de uso del procesamiento de tensor serán amplias y multifacéticas para prácticamente todos los sectores, desde la asistencia sanitaria, incluyendo el reconocimiento de imágenes y el escaneo de patrones, la gestión de la energía con la optimización de la logística y la distribución y, finalmente, los vehículos autónomos, y la lista continuará en el futuro.
El procesamiento tensorial es una tecnología fundamental en el aprendizaje automático y seguirá ganando adeptos a medida que el conocimiento de sus capacidades se extienda entre las comunidades académicas y el desarrollo comercial.
