Puede que el concepto de poda de redes neuronales con IA resulte un poco extraño, sobre todo para quienes no son expertos en las nuevas tecnologías y están empezando a interesarse por cómo utilizar la inteligencia artificial en una empresa.
Lo cierto es que la inteligencia artificial ya es una herramienta de trabajo cotidiana en prácticamente cualquier sector, pero el aumento de productividad empresarial que ha traído consigo también ha derivado en un problema que, aunque aunque quizás no es tan importante, no deja de ser una de las mayores preocupaciones para quienes implementan estas tecnologías en sus negocios.
Principalmente, este es el tamaño y el coste de los modelos, porque en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial, se consumen recursos informáticos y se necesitan equipos especializados para mantenerlo en funcionamiento.
De hecho, muchas empresas que ya han dado el paso hacia la automatización inteligente con IA se encuentran con que un modelo que funcionaba bien, con el paso del tiempo, se vuelve pesado, lento y caro cuando se despliega en el sistema de producción real, cuando está atendiendo peticiones de cientos, o de miles de usuarios simultáneamente.
Por eso, entender cómo se pueden optimizar los modelos de IA sin sacrificar su rendimiento es una de las habilidades más valoradas en los equipos de datos y tecnología y en este artículo, vamos a analizar qué tiene que ver la poda de redes neuronales con este objetivo.
¿Qué es la poda de redes neuronales con inteligencia artificial?
La poda de redes neuronales con inteligencia artificial tiene bastante relación, a nivel de símil, con la poda en la jardinería, puesto que es exactamente el proceso de identificar y eliminar las conexiones prescindibles, es decir, aquellas que tienen un peso tan reducido que su influencia en el resultado final es prácticamente nula.
Pero ten en cuenta que cuando hablamos de poda con inteligencia artificial, no nos referimos a que la IA sea el objeto de la poda, sino a que la propia IA se convierte en la jardinera, es decir, es el propio sistema el que aprende a decidir qué conexiones sobran y cuáles son esenciales para mantener el rendimiento.
Esto es posible gracias a que los algoritmos de entrenamiento actuales hacen posible que se pueda añadir una capa adicional de evaluación que, durante o después del aprendizaje, va midiendo la relevancia de cada parámetro y va marcando aquellos que se pueden descartar sin que el modelo pierda precisión.
Porque, es normal pensar que las redes neuronales artificiales, cuanto más grande sean, es siempre mejor, que cuantos más parámetros tenga y más capas profundas contenga, más inteligente será.
En cierto modo esa lógica tiene su parte de verdad, puesto que los modelos muy grandes tienen capacidades asombrosas en el procesamiento del lenguaje natural, pero esa misma grandeza se convierte muchas veces en un problema cuando toca llevar ese modelo a la práctica real de una empresa.
¿Cuáles son los métodos para podar redes neuronales?
No existe un único método que sirva para todos los casos cuando se quiere podar una red neuronal, así que la elección del método depende del tipo de modelo, del hardware en el que va a funcionar y del margen de pérdida de precisión que estemos dispuestos a asumir a cambio de ganar en velocidad y rendimiento.
Dicho esto, debes saber que la poda no estructurada es la más fina y detallada, porque actúa a nivel de cada conexión individual, como si pudiéramos cortar hilo por hilo de una tela sin desgarrar el tejido.
Con este método, el algoritmo examina los pesos de todas las sinapsis de la red y elimina aquellas cuyo valor absoluto está por debajo de un umbral determinado, es decir, aquellas que apenas influyen en la salida final.
Por lo tanto, es un método muy preciso, porque conserva casi toda la capacidad del modelo mientras se reduce drásticamente el número de parámetros, pero tiene una pega importante, que es que al eliminar conexiones sueltas, la estructura de la red se vuelve irregular.
Puesto que se produce cierto desorden, esto dificulta que los procesadores actuales, tan dependientes de operaciones matriciales, puedan aprovechar al máximo esa poda en términos de velocidad real, y por eso, la poda estructurada se está utilizando más últimamente, sobre todo a nivel empresarial.
Cuando se tiene en cuenta la estructura, en lugar de eliminar conexiones sueltas, lo que se hace es descartar bloques completos de la red, osea neuronas enteras, ya que al hacerlo de esta forma, la arquitectura resultante sigue siendo regular y ordenada, aunque la contrapartida es que, al eliminar bloques completos, el impacto en la precisión suele ser mayor que con la poda no estructurada.
¿Qué tiene que ver la poda de redes neuronales con el uso de la inteligencia artificial en las empresas?
Lo que busca una empresa es tener la capacidad para escalar sus servicios sin multiplicar su inversión tecnológica, puesto que al fin y al cabo, un modelo de inteligencia artificial no es un fin en sí mismo, sino un medio para resolver problemas.
Precisamente por eso, la poda es algo necesario para cualquier departamento que quiera llevar la inteligencia artificial del prototipo a la producción sin arruinarse en el intento, porque una cosa es probar un modelo en un ordenador portátil con unos cuantos datos de ejemplo, y otra muy distinta es desplegar ese modelo en la nube para que atienda miles de peticiones por minuto.
De hecho, en ese salto, que es donde está la diferencia entre un modelo sin optimizar y otro podado, es lo que puede hacer que exista la necesidad de alquilar diez servidores en lugar de tres, o en la imposibilidad de ofrecer un servicio en tiempo real porque el modelo tarda demasiado en dar una respuesta.
Lo curioso es que todas esas barreras, que parecen técnicas, son en realidad barreras de negocio, porque limitan la capacidad de innovar, así como de lanzar nuevos productos, o de competir con otras empresas que sí han sabido optimizar sus recursos.
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