Avec le Projet Adam, Microsoft Research a fait la démonstration en début de semaine de ses progrès accomplis dans le Deep Learning. Cet apprentissage en profondeur fait partie des méthodes d'apprentissage automatique ( Machine Learning ), une branche de l'intelligence artificielle.
Inspiré par le cerveau humain, le Deep Learning, qui intéresse aussi Facebook et Google, est un ensemble d'algorithmes permettant à des machines d'apprendre à reconnaître des objets à partir de données brutes. Ce qui se passe une fois les algorithmes digérés... c'est sans l'intervention de l'être humain.
Adam est ainsi par exemple d'ores et déjà capable de reconnaître différentes races de chiens, même si elles ont des caractéristiques très proches. Pour cela, il s'appuie sur une base de données ImageNet comprenant 14 millions d'images réparties dans 22 000 catégories.
On se souviendra qu'en 2012, Google avait utilisé un réseau de 16 000 processeurs d'ordinateurs pour apprendre à identifier des chats dans des images extraites de dix millions de vidéos YouTube. " C'est une tâche difficile pour les ordinateurs et c'était un résultat impressionnant. "
Mais Microsoft Research ajoute que par rapport à Google, le Projet Adam et son réseau de neurones de 50 milliards de connexions est " 50 fois plus rapide et plus de deux fois plus précis. […] De plus, il est efficace en utilisant 30 fois moins de machines et évolutif. "
Comme expliqué dans une vidéo, la technologie pourrait être utilisée pour prendre une photo d'un repas et obtenir immédiatement sa valeur nutritionnelle ou aider à diagnostiquer de manière précoce des maladies :
