Definição – O que significa Máquina de Estado Líquido (LSM)?
Uma máquina de estado líquido (LSM) é um modelo ou sistema de aprendizado de máquina que faz parte de uma série de modelos de rede neural específicos. Esses modelos se baseiam em designs tradicionais para apresentar maneiras novas e inovadoras de processamento de informações. Como outros tipos de redes neurais, as máquinas de estado líquido e construções semelhantes são baseadas na neurobiologia do cérebro humano.
Definirtec explica Liquid State Machine (LSM)
Para realmente entender o que é uma máquina de estado líquido, é importante entender o tipo de programa de aprendizado de máquina em que ela se encaixa. Esses tipos de aprendizado de máquina às vezes são chamados de redes neurais de “terceira geração”, e muitos especialistas referem-se a redes neurais de “spiking” para ilustrar como elas funcionam. A rede neural de spiking, que utiliza muitos dos mesmos modelos de uma máquina de estado líquido, adiciona uma propriedade de tempo aos elementos sinápticos e neurais.
Em um modelo de máquina de estado líquido, a avaliação da atividade neural de pico leva a um padrão espaço-temporal de ativação da rede de neurônios. Este é um tipo recorrente de rede neural, portanto, certos tipos de memória são preservados ao longo do processo.
Outra pista sobre a natureza de uma máquina de estado líquido tem a ver com o nome desse tipo específico de rede neural de spiking.
A ideia é que jogar uma pedra ou outro item sólido em um corpo de água ou algum outro líquido produz ondulações na superfície e atividade sob a superfície, que podem ser avaliadas para entender o que está acontecendo no sistema. Da mesma forma, os humanos podem avaliar as operações de uma máquina de estado líquido para entender mais sobre como ela está modelando a atividade do cérebro humano. No entanto, é importante observar que as máquinas de estado líquido têm alguns pontos fracos ou desafios específicos. Uma delas é que se torna muito difícil observar realmente o trabalho computacional e impossível fazer a engenharia reversa do sistema porque existem regras menos rígidas no próprio processo. Especialistas apontam que em uma máquina de estado líquido, os circuitos não são codificados para realizar tarefas específicas e, devido à versatilidade do sistema e de seu design, há menos controle sobre o processo da rede neural em geral.