Корейские исследователи разрабатывают ИИ-чип для изменения изображений на мобильных устройствах


Профессор Ю Хой Чжун и его исследовательская группа из Корейского института науки и техники (KAIST) создали генеративный блок обработки противоборствующих сетей (GANPU) в виде ИИ чипа с низкой мощностью и высокой эффективностью, сообщает Business Korea.

Исследование было представлено на Международной конференции по твердотельным цепям (ISSCC) в Сан-Франциско в марте.

Микросхема ИИ может производить быстрые вычисления для синтеза и восстановления изображений на мобильных устройствах, используя низкую мощность и демонстрируя высокую эффективность для выполнения распознавания, вывода, обучения и определения изображений, считают исследователи.

Генеративные противоборствующие сети (GAN) используют ИИ и глубокое обучение, чтобы генерировать поддельные данные и отличает их от реальных данных. GAN -– это универсальная технология, которая также может использоваться для генерации и регенерации изображений, для преобразования, синтеза и восстановления изображений, в то время как традиционная технология ИИ используется для распознавания объектов, голоса и лица.

Генеративные состязательные сети состоят из нескольких глубоких нейронных сетей, которые требуют множества процессов для работы с изображениями высокого разрешения. Это может быть трудно для смартфонов, которые имеют ограниченную память.

Новый AI-чип работает на мобильных устройствах и может обрабатывать как многоуровневые, так и одноуровневые глубинные нейронные сети без необходимости отправлять данные на сервер. Команда KAIST также использовала его для разработки системы коррекции лица с 17 особенностями, которые можно добавить или удалить с фотографии, такой как волосы, очки и брови.

Ранее в этом году  сообщалось о разработке детектора deepfake с использованием GAN компанией Microsoft в партнерстве с Пекинским университетом.

По материалам Biometrics Research Group. Автор Luana Pascu.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *