Nuevos procesos físicos impulsan un nuevo tipo de IA generativa para creación de contenidos
Algunos generadores de imágenes modernos como Dall-E y Midjourney se basan en los principios de difusión para crear imágenes. Las alternativas basadas en procesos físicos como la distribución de partículas cargadas pueden producir resultados aún mejores.
The Physical Process That Powers a New Type of Generative AI
El modelo generativo de flujo de Poisson (PFGM), estudiado por TEGMARK, es un modelo físico que se utiliza para describir la distribución aleatoria de partículas cargadas. Este modelo se enfoca en el flujo de partículas cargadas eléctricamente y cómo se distribuyen en el espacio. Su aplicación relacionada con la inteligencia artificial está siendo estudiada por el MIT y la Universidad de Berkeley que están llevando a cabo investigaciones sobre la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones.
El estado del arte de los nuevos procesos físicos que impulsan un nuevo tipo de IA generativa es prometedor. Los investigadores están desarrollando nuevos métodos que se basan en procesos físicos reales para generar imágenes más realistas y detalladas.
Uno de los métodos más prometedores es el modelo generativo de flujo de Poisson (PFGM). Este método se basa en el proceso de difusión de partículas cargadas, que es un fenómeno físico bien conocido. El PFGM funciona generando imágenes pixel a pixel, comenzando con una distribución aleatoria de partículas cargadas. A medida que las partículas se mueven y colisionan, se forman patrones que se asemejan a imágenes reales.
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El PFGM ha demostrado ser capaz de generar imágenes de alta calidad, comparables a las generadas por métodos tradicionales basados en difusión. Además, el PFGM es más eficiente que los métodos tradicionales, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones en tiempo real.
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Otros métodos prometedores basados en procesos físicos:
Modelos generativos de fluidos:
Estos métodos se basan en las leyes de la física de los fluidos para generar imágenes. Pueden ser utilizados para generar imágenes de paisajes, objetos y personas.
Modelos generativos de cristales:
Estos métodos se basan en las leyes de la física de los cristales para generar imágenes de objetos sólidos.
Modelos generativos de metamateriales:
Estos métodos se basan en las leyes de la física de los metamateriales para generar imágenes de objetos con propiedades ópticas inusuales.
Estos métodos aún están en desarrollo, pero tienen el potencial de revolucionar el campo de la IA generativa. Con el tiempo, podrían ser utilizados para crear imágenes más realistas y detalladas, que se pueden utilizar en una amplia gama de aplicaciones, como la creación de contenido multimedia, la investigación científica y la medicina.
Estado de arte de modelos generativos de inteligencia artificial basados en procesos físicos flujo de Poisson PFGM
El equipo de Tegmark introdujo un nuevo método para producir imágenes llamado modelo generativo de flujo de Poisson (PFGM).. el estado del arte actual es el siguiente:
El nombre está inspirado en el influyente cosmólogo Max Tegmark, quien propuso el Conjunto Definitivo o la Teoría del Todo. En el corazón de esta teoría se encuentra la creencia de que “todas las estructuras que existen matemáticamente también existen físicamente”. Esto resuena con el Principio de Fecundidad del filósofo Robert Nozick que afirma: “todos los mundos posibles son reales”. Ambas teorías inspiran su trabajo es dar vida a mundos posibles.
El grupo TEGMARK estudia la relación entre la generalización y la formación de representaciones estructuradas en redes neuronales entrenadas en tareas algorítmicas. Las redes neuronales tienden a “Asimilar” (Grokking) y el grupo entiende el fenómeno de “asimilar” en las redes neuronales en términos de la interacción entre la generalización y la norma de peso de la red, y utiliza esta comprensión para controlar el “asimilar” (Grokking): Han podido inducir el “asimilar” (Grokking) (retrasar la generalización) en una amplia gama de tareas y también han podido reducir el “asimilar”(Grokking) (acelerar generalización) en tareas algorítmicas.
El PFGM ha sido utilizado para generar imágenes de alta calidad de una variedad de objetos, incluyendo personas, paisajes y objetos cotidianos. El PFGM es más eficiente que los métodos tradicionales basados en difusión, lo que lo hace más adecuado para aplicaciones en tiempo real. El PFGM aún está en desarrollo, pero tiene el potencial de revolucionar el campo de la IA generativa.
La asimilación (Grokking) en redes neuronales es un fenómeno en el que una red neuronal inicialmente memoriza los datos de entrenamiento, lo que lleva a una generalización deficiente. Sin embargo, con una mayor formación, la red evoluciona hasta lograr una perfecta generalización.
Este fenómeno es importante porque sugiere que las redes neuronales son capaces de aprender más que solo patrones específicos en los datos de entrenamiento. También pueden aprender las reglas y principios subyacentes que gobiernan los datos. Esto les permite generalizar a datos nuevos que nunca antes habían visto.
Una posible explicación para entender el Grokking “asimilar” es que las redes neuronales tienen dos tipos de circuitos: circuitos de memorización y circuitos de generalización. Los circuitos de memorización son buenos para aprender patrones específicos en los datos, pero no son buenos para generalizar datos nuevos. Los circuitos de generalización, por otro lado, son buenos para aprender las reglas y principios subyacentes que gobiernan los datos, lo que les permite generalizar a datos nuevos.
Inicialmente, las redes neuronales entrenan primero sus circuitos de memorización. Esto se debe a que memorizar circuitos es más fácil de entrenar que generalizar circuitos. Sin embargo, a medida que la red continúa entrenándose, eventualmente comienza a entrenar sus circuitos generalizadores. Una vez entrenados los circuitos generalizadores, la red puede lograr una generalización perfecta.
El Grokking es un fenómeno importante porque sugiere que las redes neuronales son capaces de aprender más que solo patrones específicos en los datos de entrenamiento. También pueden aprender las reglas y principios subyacentes que gobiernan los datos. Esto les permite generalizar a datos nuevos que nunca antes habían visto. Esto es importante para una variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática.
A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo se puede utilizar el Grokking o “asimilación” en aplicaciones del mundo real:
Se puede utilizar una red neuronal entrenada en un conjunto de datos de imágenes de perros y gatos para identificar perros y gatos en nuevas imágenes, incluso si esas imágenes son muy diferentes de las imágenes del conjunto de datos de entrenamiento.
Se puede utilizar una red neuronal entrenada en un conjunto de datos de texto para traducir texto de un idioma a otro, incluso si el texto a traducir es muy diferente del texto en el conjunto de datos de entrenamiento.
Una red neuronal entrenada en un conjunto de datos de imágenes médicas se puede utilizar para diagnosticar enfermedades, incluso si las imágenes de las enfermedades son muy diferentes de las imágenes del conjunto de datos de entrenamiento.
El Grokking es un fenómeno relativamente nuevo y los investigadores todavía están tratando de comprender cómo funciona. Sin embargo, tiene el potencial de revolucionar el campo del aprendizaje automático al permitir que las redes neuronales aprendan de manera más efectiva y generalicen nuevos datos con mayor precisión.
Los investigadores están trabajando para mejorar el PFGM en una serie de áreas, incluyendo:
La capacidad de generar imágenes de mayor resolución.
La capacidad de generar imágenes más realistas.
La capacidad de generar imágenes de objetos nuevos y novedosos.
Es probable que, con el tiempo, el PFGM se convierta en un método estándar para la generación de imágenes y contenido multimedia. Cuando esto suceda, será posible encontrar aplicaciones de software y apps que utilicen el PFGM disponibles al público.
A continuación se presentan algunos ejemplos de proyectos de investigación que están utilizando el PFGM:
“Real-time Image Synthesis with Poisson Flow Generative Models“, de Google AI. Este proyecto está desarrollando un nuevo método de generación de imágenes en tiempo real utilizando el PFGM.
Generating High-Quality Image and Video Contents with Poisson Flow Generative Models, de la Universidad de California, Berkeley. Este proyecto está desarrollando un nuevo método de creación de contenido multimedia utilizando el PFGM.
Artificial Intelligence Index Report 2023
La industria va por delante de la academia.
Hasta 2014, el aprendizaje automático más importante
Los modelos fueron publicados por la academia. Desde entonces,
la industria ha tomado el relevo. En 2022, hubo 32
importante aprendizaje automático producido por la industria
modelos en comparación con sólo tres producidos por
academia. Construyendo sistemas de IA de última generación
requiere cada vez más grandes cantidades de datos, ordenadores
poder y dinero: recursos que los actores de la industria
poseen inherentemente en mayores cantidades en comparación con
organizaciones sin fines de lucro y academia. Poisson Flow Generative Models for Novel Object Discovery, de la Universidad de Stanford. Este proyecto está utilizando el PFGM para generar imágenes de objetos nuevos y novedosos.
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