Exame de Qualificação: Otimização da eficiência energética e desempenho de algoritmos de aprendizado profundo utilizando técnicas de Transfer Learning e auto ajuste de hiperparâmetros: um passo em direção à IA Verde

Aluno: Andre Muniz Yokoyama

Orientadores:
Bruno Richard Schulze - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Co-Orientadores:
Mariza Ferro - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Pablo Javier Blanco - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Nayat Sanchez-Pi - INRIA

Suplentes:
Fabio André Machado Porto - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

A UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) TEVE UM GRANDE CRESCIMENTO EXPRESSIVO NA ÚLTIMA D ÉCADA, E CONTINUA A CRESCER EM RITMO ACELERADO. ESSE CRESCIMENTO EXPRESSIVO SE DEVE ESPECIALMENTE À ÁREA DE APRENDIZADO PROFUNDO (DEEP LEARNING - DL) COM APLICAÇÕES DE SUCESSO EM
DIVERSOS DOMÍNIOS, TAIS COMO, RECONHECIMENTO FACIAL E DE FALA, DETECÇÃO DE OBJETOS, IDENTIFICAÇÃO E DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS COMO O CÂNCER E O ALZHEIMER, ENTRE OUTROS. NO ENTANTO, ESSES ALGORITMOS DEMANDAM UM ALTO PODER COMPUTACIONAL PARA ATINGIREM OS NÍVEIS DE PRECISÃO DESEJADOS, MUITAS VEZES
NECESSITANDO DE MILHARES DE HORAS MÁQUINA EM EQUIPAMENTOS DE ÚLTIMA GERAÇÃO, O QUE LIMITA O ACESSO A ESSES ALGORITMOS A PEQUENAS INSTITUIÇÕES OU PEQUENOS GRUPOS DE PESQUISADORES. ALÉM DISSO, O USO DESSES RECURSOS COMPUTACIONAIS GERAM ALTO CONSUMO ENERGÉTICO O QUE VEM SE TORNANDO UM GRANDE PROBLEMA, NÃO
SÓ DE ORDEM FINANCEIRA, MAS TAMBÉM ECOLÓGICA. ESTUDOS RECENTES INDICAM QUE A ELABORAÇÃO, TREINAMENTO E AJUSTE DE UM ÚNICO ALGORITMO DE DL COM ALTA PRECISÃO PODE CHEGAR A PRODUZIR UMA QUANTIDADE DE CO2 EQUIVALENTE AO PRODUZIDO POR 6 (SEIS) CARROS MÉDIOS DURANTE TODA A SUA VIDA ÚTIL. MOTIVADOS PELA IMPORTÂNCIA DESTE TEMA, ESTE TRABALHO SE PROPÕE A APRESENTAR UMA METODOLOGIA CAPAZ DE PRODUZIR
ARQUITETURAS DE ALGORITMOS DE APRENDIZADO PROFUNDO MAIS EFICIENTES, TANTO NO QUE DIZ RESPEITO AO CONSUMO DE RECURSOS COMPUTACIONAIS, DE ENERGIA E TEMPO, SEM GRANDE PERDA DE ACURÁCIA NAS PREDIÇÕES, GERANDO ASSIM ALGORITMOS MAIS SUSTENTÁVEIS (ECONÔMICA E ECOLOGICAMENTE) EM BUSCA DE UMA IA MAIS
VERDE. ALÉM DISSO, TORNAR O TREINAMENTO E USO DESSES ALGORITMOS MAIS INCLUSIVOS, OU SEJA, ACESSÍVEL A PEQUENOS GRUPOS OU INSTITUIÇÕES PARA QUE POSSAM USUFRUIR DOS BENEFÍCIOS OFERECIDOS POR ESSES ALGORITMOS.
A PROPOSTA É UTILIZAR TÉCNICAS DE TRANSFER LEARNING E DE AUTOAJUSTE DE IPERPARÂMETROS POR MEIO DE ALGORITMOS GENÉTICOS ALÉM DE ARQUITETURAS DO TIPO GPU E ARM PARA ALCANÇAR ESSES RESULTADOS.

Para assistir acesse: https://us02web.zoom.us/j/86500052999?pwd=NUlwK0JSeW1JMzF2RjkrTkUrV244QT09