Każdą sztuczną inteligencję, aby potrafiła później rozpoznawać obrazy, należy najpierw wytrenować. Nowy chiński superkomputer Minwa posiada 72 potężne procesory oraz 144 procesory graficzne (GPU). Maszyna pozwoliła wyćwiczyć sieć neuronową w rozpoznawaniu obrazów - system najpierw przeanalizował 1,5 miliona opisanych zdjęć, które przynależyły do tysiąca różnych kategorii, a następnie musiał samodzielnie skategoryzować 100 tysięcy nowych zdjęć.

Szacuje się, że poziom błędów jaki popełnia człowiek przy identyfikowaniu i przydzielaniu zdjęć do odpowiednich kategorii wynosi 5.1%. W zeszłym roku firma Google zaprezentowała swoją sieć neuronową, która osiągnęła wynik 6.66%. W przypadku systemu należącego do Microsoft, poziom błędów wyniósł 4.94%, czyli można powiedzieć, że w tym zadaniu pokonał nawet człowieka. Jednak teraz chińska korporacja Baidu pochwaliła się własną siecią neuronową - poziom błędów wyniósł tylko 4,58%.

Ren Wu, naukowiec z Baidu który pracował nad projektem wyjaśnił, że rekord udało się pobić właśnie dzięki nowemu, potężnemu superkomputerowi, który pozwolił wytrenować sieć neuronową przy zastosowaniu zdjęć o wysokiej rozdzielczości. Co więcej, system mógł analizować te same fotografie ale w różnych wersjach, tj. odwrócone, zniekształcone lub czarno-białe. Lepszy trening zapewnił po prostu lepsze szkolenie.