Como as redes neurais líquidas podem moldar o futuro da IA

A Liquid AI, uma nova empresa derivada do MIT, está em busca pela transformação do cenário da inteligência artificial (IA) com sua abordagem inovadora baseada em uma classe emergente de modelos chamados de redes neurais líquidas (liquid neural networks).

Fundada por Daniela Rus, renomada na área de robótica, a Liquid AI anunciou hoje sua saída de seu modo “stealth”, revelando uma rodada de financiamento em dois estágios no valor de $37,5 milhões.

Entre os investidores estão OSS Capital, PagsGroup, Automattic (empresa-mãe do WordPress), Samsung Next, Bold Capital Partners, ISAI Cap Venture, além de investidores-anjo proeminentes como Tom Preston Werner (co-fundador do GitHub), Tobias Lütke (co-fundador do Shopify) e Bob Young (co-fundador da Red Hat).

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Com Daniela Rus liderando o time fundador, junto com Ramin Hasani (CEO), Mathias Lechner (Diretor de Tecnologia) e Alexander Amini (Diretor Científico), a Liquid AI está focada em construir sistemas de IA de propósito geral impulsionados pela arquitetura revolucionária de redes neurais líquidas.

Hasani, ex-cientista principal de IA na Vanguard e atual pesquisador associado do MIT, uniu forças com Lechner e Amini, pesquisadores de longa data do MIT, para contribuir para o desenvolvimento dessas redes neurais líquidas.

Redes neurais líquidas

As redes neurais líquidas, destacadas em um artigo de pesquisa intitulado “Liquid Time-constant Networks”, publicado no final de 2020, se destacam por sua flexibilidade e eficiência. Inspirados nas estruturas cerebrais de vermes redondos, esses modelos são significativamente menores do que as arquiteturas tradicionais de IA, exigindo menos capacidade computacional para operar.

Enquanto modelos tradicionais, como o GPT-3, podem ter bilhões de parâmetros e dezenas de milhares de neurônios, uma rede neural líquida treinada para tarefas como navegação de drones pode ter apenas 20.000 parâmetros e menos de 20 neurônios. Isso não apenas reduz os recursos computacionais necessários, mas também proporciona uma vantagem em termos de interpretabilidade, facilitando a compreensão do funcionamento interno do modelo.

O grande diferencial desses modelos é a capacidade de adaptação dinâmica ao longo do tempo, ajustando seus parâmetros para obter “sucesso”. Ao considerar sequências de dados em vez de instantâneos isolados, essas redes podem lidar com mudanças inesperadas no ambiente, como condições climáticas variáveis em veículos autônomos.

Em testes práticos, as redes neurais líquidas superaram algoritmos de última geração na previsão de valores futuros em conjuntos de dados que abrangem desde química atmosférica até tráfego de carros. Um destaque notável foi o desempenho desses modelos em navegação autônoma de drones, onde superaram outros modelos em decisões precisas, mesmo em ambientes não explorados anteriormente, como florestas densas e bairros urbanos.

A Liquid AI

• Com uma equipe de 12 pessoas, a Liquid AI, além de almejar avanços contínuos na arquitetura de redes neurais líquidas, planeja oferecer infraestrutura de IA local e privada para clientes.
• A startup também está desenvolvendo uma plataforma que permitirá aos clientes construir seus próprios modelos para uma variedade de casos de uso, mantendo um foco essencial na responsabilidade e segurança dos modelos de IA.
• Com o financiamento semente, a Liquid AI planeja competir diretamente com empresas que desenvolvem modelos de fundação, como GPTs, com o objetivo de construir os melhores modelos de fundação líquida além das capacidades dos GPTs tradicionais.
• Espera-se que a equipe cresça para 20 membros até o início do próximo ano, enquanto a empresa busca comercializar sua inovadora abordagem em inteligência artificial.
• A Liquid AI tem presença tanto em Palo Alto quanto em Boston, consolidando sua posição como uma força emergente no cenário da IA.