Microsoft y Facebook trabajan juntos en el proyecto de código abierto para el desarrollo de la interoperabilidad de la Inteligencia Artificial.

El compromiso de Microsoft es hacer que la Inteligencia Artificial sea más accesible y valiosa para todos. Con el propósito de lograr éste fin, Microsoft y Facebook se encaminan en un nuevo proyecto de código abierto que tiene como objetivo crear una representación de modelos compartidos para redes neuronales, a través de diferentes marcos de programación; también trabajan con otras organizaciones que comparten sus opiniones para ayudar a la comunidad de Inteligencia Artificial.

 

Llamado Open Neural Network Exchange (ONNX), el nuevo proyecto permitirá compartir modelos a través de ToolKit, PyTorch y Caffe2.

ONNX resuelve uno de los problemas clave en el ecosistema de aprendizaje automático del momento; por lo que permite representar modelos de aprendizaje, dando la posibilidad de transferir modelos entre frameworks.

Es el primer paso hacia un ecosistema abierto donde los desarrolladores de IA, pueden moverse fácilmente entre las herramientas de última generación y elegir la combinación que sea mejor para ellos.

 

El sistema funciona rastreando cómo una red neural generada, usando uno de estos framewoks se ejecuta en tiempo de ejecución y luego usa esa información para crear un gráfico de computación genérico que puede ser movido. Eso es posible porque cada uno de esos marcos produce un resultado final muy similar cuando se trata de computación, aunque la representación de nivel superior sea diferente.

 

En cuanto  a la optimización compartida, desde Microsoft explican que los fabricantes de hardware y otra empresas que ofrecen optimizaciones para mejorar el rendimiento de las redes neuronales pueden impactar en múltiples estructuras al mismo tiempo, si usan ONNX. A menudo, las optimizaciones se deben integrar por separado en cada marco de trabajo, lo que supone un proceso que consume mucho tiempo. La representación de ONNX facilita que las optimizaciones lleguen a más desarrolladores.

 

En este momento, el mayor problema con ONNX es que no es compatible con otros marcos de aprendizaje de máquinas populares, incluyendo TensorFlow, que se originó en Google y Apache MXNet.

Microsoft y Facebook, ha dicho que esperan que la comunidad de código abierto colabore en el desarrollo de ONNX, por lo que el soporte para más marcos será posible en un futuro.

 

La versión inicial del código ONNX y la documentación están ahora disponibles como código abierto eh GitHub.

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