Minulý týden společnost DeepMind oznámila, že objevila efektivnější způsob násobení matic a překonala 50 let starý rekord. Tento týden dva rakouští výzkumníci z Univerzity Johannese Keplera v Linci tvrdí, že tento nový rekord překonali o jeden krok. Informuje o tom server Ars Technica:
V roce 1969 německý matematik Volker Strassen objevil dosud nejlepší algoritmus pro násobení matic 4x4, který snižuje počet kroků nutných k provedení maticového výpočtu. Například vynásobení dvou matic 4x4 tradiční školní metodou by zabralo 64 násobení, zatímco Strassenův algoritmus dokáže stejný výkon provést za 49 násobení. Pomocí neuronové sítě nazvané AlphaTensor objevila společnost DeepMind způsob, jak tento počet snížit na 47 násobení, a její výzkumníci o tomto úspěchu minulý týden publikovali článek v časopise Nature.
Aby společnost DeepMind objevila efektivnější algoritmy pro matematiku matic, nastavila problém, jako hru pro jednoho hráče. Podrobněji se o tomto postupu společnost rozepsala minulý týden v příspěvku na blogu. Společnost DeepMind pak AlphaTensor pomocí posilovacího učení vycvičila k hraní této fiktivní matematické hry - podobně jako se AlphaGo naučil hrát hru Go - a ten se postupně v průběhu času zlepšoval. Nakonec znovu objevil Strassenovu práci a práci dalších lidských matematiků a pak je podle DeepMind překonal. Ve složitějším příkladu AlphaTensor objevil nový způsob, jak provést násobení matice 5x5 v 96 krocích (oproti 98 u starší metody).
Tento týden Manuel Kauers a Jakob Moosbauer z Univerzity Johannese Keplera v rakouském Linci publikovali článek, ve kterém tvrdí, že tento počet snížili o jeden, tedy na 95 násobení. Není náhodou, že tento zřejmě rekordní nový algoritmus přišel tak rychle, protože navázal na práci společnosti DeepMind. Kauers a Moosbauer ve svém článku píší: "Toto řešení bylo získáno ze schématu [výzkumníků z DeepMind] použitím posloupnosti transformací, které vedly ke schématu, z něhož bylo možné eliminovat jedno násobení."
