Укр Рус
2 сентября, 16:31
3

Ученые создали новый ИИ, который генерирует изображения, почти не требуя для этого энергии

Основні тези
  • Исследователи разработали генератор изображений на основе ИИ, который почти не потребляет энергии, используя свет для создания изображений.
  • Новая технология является энергоэффективной альтернативой традиционным методам генерации изображений, уменьшая углеродный след и имея потенциал для применения в различных сферах, таких как виртуальная реальность и мобильные устройства.

Генеративный искусственный интеллект, от создания искусства до написания кода, становится все более требовательным к энергоресурсам. Это побуждает ученых искать революционные решения для уменьшения энергопотребления. Недавно команда исследователей представила прорывную технологию, которая может кардинально изменить правила игры в сфере генерации изображений.

Как это работает?

Современные инструменты генеративного искусственного интеллекта, которые создают изображения, пишут программный код, составляют электронные письма и даже разрабатывают новые лекарства, становятся неотъемлемой частью нашей жизни. С ростом спроса на них увеличиваются и потребности в вычислительной мощности, памяти и, соответственно, энергии. Это заставляет ученых искать способы снижения энергетических затрат, связанных с работой ИИ, пишет 24 Канал со ссылкой на Nature.

Смотрите также Ученые сформулировали 32 пути, которыми ИИ может выйти из строя

В своей статье исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе под руководством Айдогана Озкана описали разработку генератора изображений на основе искусственного интеллекта, который практически не потребляет энергии.

Традиционные генераторы изображений используют диффузионный процесс. Сначала они обучаются на огромных наборах данных, многократно добавляя к изображениям статистический шум – своеобразный цифровой статический разряд – пока изображение полностью не исчезнет. Когда пользователь дает команду, например, "создать изображение дома", ИИ начинает с экрана, заполненного этим шумом, и запускает обратный процесс, постепенно удаляя его, пока не появится готовое изображение. Для выполнения масштабных задач, например создание сотен миллионов изображений, этот процесс является медленным и чрезвычайно энергозатратным.

Новый подход, основанный на свете, работает иначе. На первом этапе используется цифровой кодер, обученный на общедоступных наборах данных, для создания начального статистического шума, из которого будет формироваться изображение. Этот шаг требует небольшого количества энергии. Далее жидкокристаллический экран, известный как пространственный модулятор света (SLM), переносит этот узор на лазерный луч. Затем луч проходит через второй, декодирующий SLM, который преобразует световой узор в финальное изображение.

В отличие от обычного ИИ, полагающегося на миллионы компьютерных вычислений, в этом процессе всю основную работу выполняет свет. Благодаря этому система почти не использует энергии.

По словам ведущего автора исследования Шици Чена, их оптические генеративные модели способны синтезировать бесчисленное количество изображений практически без вычислительных мощностей, предлагая масштабируемую и энергоэффективную альтернативу цифровым моделям ИИ.

Исследователи протестировали свою систему на различных изображениях, используемых для обучения ИИ, включая фотографии знаменитостей, бабочек, а также полноцветными картинами в стиле голландского художника Винсента Ван Гога.


Сравнение традиционной технологии генерирования изображений и новой оптической генеративной модели / Фото Nature/Шичи Чен и другие

Результаты оказались сопоставимыми с теми, что демонстрируют традиционные генераторы, но были созданы с гораздо меньшими затратами энергии. Этот прорыв имеет потенциал значительно уменьшить углеродный след контента, созданного с помощью искусственного интеллекта.

Технология также может найти применение во многих других сферах. Поскольку система очень быстрая и требует минимум энергии, ее можно использовать для создания изображений и видео для дисплеев виртуальной и дополненной реальности, а также для небольших устройств, таких как смартфоны или различная мелкая электроника, которую мы носим на теле, например, очки с искусственным интеллектом.