Como GNH-2 fue identificada una poderosa tecnología que fue creada con la capacidad de poder diseñar y entrenar otros tipos de Inteligencia Artificial (IA), reduce gasto energético y no contamina. 

Según detallan medios especializados, la GNH-2, es ahorradora, ya que reduce miles de veces el gasto energético que significaba "entrenar" una IA, esto es lo que explica la ciencia.

La propuesta de Inteligencia Artificial fue crada por un equipo de de Boris Knyazev, de la Universidad de Guelph (Ontario), que inicialmente pensaron en un concepto de redes, que entrenan otras redes. 

Por ejemplo, la mejor forma que obtuvieron los científicos de optimizar una red neurona, que fue fabricada de forma profunda, es a través de una técnica denominada gradiente estocástico, es algo similar, a ir probando opciones, minimizando los errores.

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Pero este tipo de técnicas, ya existían en su prototipo, en el 2018, cuando Mengye Reny generó una alternativa que se llama Hipe Red de Grafo (GNH), que predecía la mejor arquitectura "técnica" para resolver una serie de problemas que tenía la IA. 

Knyazevy y su equipo, trataron de mejorar los resultado de la GHN tratando de "predecir" los resultados y características que tenía la IA, para que esta pudiera reconocer los patrones que se le han indicado a las inteligencias artificiales. 

Los expertos aseguran que el funcionamiento, aún "no es perfecto", aunque ha tenido resultados prometedores con algunos tipos de inteligencia, en las que ha "optimizado" la respuesta del entrenamiento.

El portal Headtopics resaltó el récord de GHN-2, que optimizó el procesamiento neuronal de entrenamiento de otra inteligencia en 1 minuto y se hubieran necesitado 10 mil veces más de tiempo y energía. 

De continuar esta tendencia, la disciplina de "entrenamiento" de redes, pronto pudiera ser una herramienta importante para el desarrollo de otros tipos de tecnologías "no contaminantes" y dañinas para el ambiente. Además de que las conexiones de otras tecnologías, tendrían mejor respuesta ante las situaciones "que intentan solucionar". ¿Te imaginas todo ese nivel de respuesta de la IA?