Новый подход с использованием моделей на естественном языке открывает возможности применения искусственного интеллекта для периферийных вычислений

Новости сегодня - Новый подход с использованием моделей на естественном языке открывает возможности применения искусственного интеллекта для периферийных вычислений

Инновационный подход к искусственному интеллекту (ИИ) позволяет реконструировать широкий спектр данных, таких как общая температура океана, с помощью небольшого количества развертываемых в полевых условиях датчиков с использованием маломощных «периферийных» вычислений с широким применением в промышленности, науке и медицине.

«Мы разработали нейронную сеть , которая позволяет нам представлять большую систему в очень компактном виде», — сказал Хавьер Сантос, исследователь Лос-Аламосской национальной лаборатории, который применяет вычислительную науку к геофизическим проблемам.

«Эта компактность означает, что для него требуется меньше вычислительных ресурсов по сравнению с современными архитектурами сверточных нейронных сетей, что делает его хорошо подходящим для развертывания в полевых условиях на дронах, массивах датчиков и других приложениях периферийных вычислений, которые приближают вычисления к конечному использованию. .»

Новый подход к искусственному интеллекту повышает эффективность вычислений

Сантос — первый автор статьи , опубликованной группой исследователей из Лос-Аламоса в журнале Nature Machine Intelligence , о новой технике искусственного интеллекта, которую они назвали Senseiver. Работа, основанная на модели искусственного интеллекта под названием Perceiver IO, разработанной Google, применяет методы моделей естественного языка, таких как ChatGPT, к проблеме восстановления информации об обширной территории, такой как океан, на основе относительно небольшого количества измерений.

Команда поняла, что модель будет иметь широкое применение из-за ее эффективности. «Использование меньшего количества параметров и меньшего объема памяти требует меньшего количества циклов центрального процессора на компьютере, поэтому на компьютерах меньшего размера он работает быстрее», — сказал Дэн О’Мэлли, соавтор статьи и исследователь из Лос-Аламоса, который применяет машинное обучение для решения геолого-геофизических проблем. .

Впервые в опубликованной литературе Сантос и его коллеги из Лос-Аламоса проверили модель, продемонстрировав ее эффективность на реальных наборах разреженных данных (то есть информации, полученной с датчиков, которые охватывают лишь крошечную часть области интересов), а также на сложных наборы данных трехмерных жидкостей.

Демонстрируя реальную полезность Senseiver, команда применила модель к набору данных о температуре поверхности моря Национального управления океанических и атмосферных исследований. Модель смогла объединить множество измерений, проведенных за десятилетия со спутников и датчиков на кораблях. На основе этих редких точечных измерений модель прогнозирует температуру по всему океану, что дает информацию, полезную для моделей глобального климата.

Использование ИИ в дронах и сенсорных сетях

Senseiver хорошо подходит для различных проектов и областей исследований, представляющих интерес для Лос-Аламоса.

«Лос-Аламос обладает широким спектром возможностей дистанционного зондирования, но использовать ИИ непросто, потому что модели слишком велики и не помещаются на устройствах в полевых условиях, что приводит нас к периферийным вычислениям», — сказал Хари Висванатан, Лос-Аламосская лаборатория . Научный сотрудник, ученый-эколог и соавтор статьи о Senseiver. «Наша работа приносит преимущества искусственного интеллекта дронам, сетям полевых датчиков и другим приложениям, которые в настоящее время недоступны передовым технологиям искусственного интеллекта».

Модель искусственного интеллекта будет особенно полезна в работе лаборатории по выявлению и характеристике заброшенных скважин. Лаборатория возглавляет Консорциум по развитию технологий оценки потерянных нефтяных и газовых скважин (КАТАЛОГ), федеральную программу, задачей которой является обнаружение и характеристика незарегистрированных заброшенных скважин и измерение выбросов метана из них. Вишванатан — ведущий ученый КАТАЛОГ.

Этот подход предлагает улучшенные возможности для крупных практических приложений, таких как беспилотные автомобили, удаленное моделирование активов в нефтегазовой отрасли, медицинский мониторинг пациентов, облачные игры, доставка контента и отслеживание загрязнений.

Новости партнеров: