ИИ: Дорога к Саморазрушению⁉️

⚠️ Недавнее исследование учёных из Оксфорда пролило свет на тревожные последствия чрезмерного использования контента, сгенерированного искусственным интеллектом. Они обнаружили, что постоянное обучение ИИ на данных, созданных другими ИИ, может привести к явлению, известному как «модельный коллапс». В этом состоянии новые модели начинают выдавать абсурдные и бессмысленные результаты.

📉 Примером такого явления является случай, когда модель, начавшая с анализа европейской архитектуры, через несколько циклов обучения стала выдавать совершенно нелепые выводы. Это показывает, насколько опасным может быть самореференциальное обучение, когда модели обучаются на данных, уже обработанных другими моделями, создавая замкнутый круг деградации качества.

😱 Кроме того, исследователи выявили проблему массового производства контента, создаваемого «фермами контента». Эти фермы сильно ухудшают качество данных, используемых для обучения новых моделей, и влияют на результаты поисковых систем, отравляя информационное пространство. Такая ситуация усугубляется рекурсивными процессами, когда новые модели учатся на выходных данных старых, что лишь усиливает проблему.

💬 Авторы исследования подчёркивают необходимость создания надёжных методов фильтрации данных, чтобы отличать ИИ-сгенерированный контент от оригинальных данных. Одним из предложенных решений является использование водяных знаков для маркировки контента, созданного ИИ. Однако внедрение таких водяных знаков и их защита остаются значительными вызовами.

⚠️ Без адекватных методов фильтрации доступ к качественным данным для обучения новых моделей будет серьёзно затруднён. Это может поставить под угрозу стабильность и надёжность всей сферы машинного обучения, поскольку модели будут всё чаще полагаться на менее качественные данные. Таким образом, обеспечение чистоты и точности данных становится ключевым фактором для устойчивого развития технологий искусственного интеллекта.

🛡В конечном итоге, без серьёзных мер по фильтрации данных и контролю за качеством информации, мы рискуем столкнуться с серьёзными проблемами в области ИИ. Эти проблемы могут не только затруднить дальнейшее развитие технологий, но и серьёзно подорвать доверие к системам машинного обучения, которые всё больше интегрируются в нашу повседневную жизнь.

🔗 Источник тут

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️

#ИИ #Технологии #МодельныйКоллапс #МашинноеОбучение #Данные #Контент #Фильтрация

☄️ OptoGPT: Революция в Оптическом Дизайне☄️

🆕 Оптические технологии играют ключевую роль в современном мире, от солнечных батарей и умных окон до телескопов и полупроводникового производства. Однако создание оптимальных оптических многослойных пленочных структур всегда было сложной задачей, требующей значительных знаний и времени. Новая модель OptoGPT, разработанная учеными из Мичиганского университета, предлагает инновационное решение этой проблемы, обеспечивая высокую точность и эффективность при минимальных затратах времени​ (Michigan Engineering News)​.

💬 Что такое OptoGPT?
OptoGPT — это инверсный дизайн-алгоритм, основанный на трансформерной архитектуре, подобной той, что используется в языковых моделях, таких как ChatGPT и Bard. Модель предназначена для автоматизации проектирования оптических многослойных структур, начиная с желаемых оптических свойств и подбирая оптимальные материалы и их толщины для достижения этих свойств. OptoGPT генерирует дизайны практически мгновенно — всего за 0.1 секунды​ (ar5iv)​​ (pv magazine International)​.

🔍 Основные характеристики и преимущества
Инверсный дизайн: Начало с желаемого результата и работа назад для определения необходимых материалов и их толщин.
Скорость и эффективность: Генерация дизайнов за 0.1 секунды, что значительно быстрее традиционных методов.
Оптимизация: В среднем на шесть слоев меньше по сравнению с предыдущими моделями, что упрощает производство.
Использование трансформеров: Модель использует материалы и их толщины как "слова", а связанные оптические свойства — как "вводные данные", что позволяет ей предсказывать следующие "слова" для создания "предложений" — оптических структур.
Точность: Разница между предложенными дизайнами и проверочными данными составляет всего 2.58%, что значительно лучше, чем у предыдущих моделей​ (Michigan Engineering News)​.
Применение OptoGPT
OptoGPT может применяться в различных областях:

✔️ Солнечные батареи: Оптимизация многослойных структур для максимального поглощения света, что повышает эффективность солнечных панелей.
✔️ Умные окна: Создание покрытий, которые могут изменять свою прозрачность или отражательную способность в зависимости от температуры, улучшая энергосбережение в зданиях.
✔️ Телескопы: Оптимизация отражающих поверхностей для повышения качества изображений.
✔️ Полупроводниковое производство: Улучшение процессов с использованием экстремального ультрафиолетового света.
✔️ Радиативное охлаждение: Разработка высокоэффективных покрытий для систем радиативного охлаждения​ (ar5iv)​​ (pv magazine International)​​ (Michigan Engineering News)​.

OptoGPT представляет собой значительный шаг вперед в области оптического дизайна, предлагая быстрые и точные решения для создания многослойных оптических структур. Благодаря этой технологии, инженеры и исследователи смогут значительно ускорить процесс разработки и улучшить производительность оптических устройств в самых различных областях. Для более детальной информации и доступа к исходному коду вы можете ознакомиться с публикацией на🔗 arXiv и посетить репозиторий проекта на 📱GitHub
🔗​ ar5iv
🔗 pv magazine International​​
🔗Michigan Engineering News

👍 OptoGPT — это яркий пример того, как передовые алгоритмы и машинное обучение могут трансформировать целые отрасли, делая их более эффективными и доступными для широкого круга пользователей.

➡️Техподдержка 24/7⬅️
➡️BrainAid⚫️AI Group⬅️


#OptoGPT #OpticalDesign #InverseDesign #MachineLearning #AIInnovation #SolarCells