सारा रेबेन द्वारा, लाइबनिज-इंस्टीट्यूट फर एनालिटिश विसेनशाफ्टन - आईएसएएस - ई।वी
सूक्ष्म डेटा के विश्लेषण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक अनिवार्य घटक बन गई है।हालाँकि, जबकि AI मॉडल बेहतर और अधिक जटिल होते जा रहे हैं, कंप्यूटिंग शक्ति और संबंधित ऊर्जा खपत भी बढ़ रही है।
लीबनिज-इंस्टीट्यूट फर एनालिटिश विसेनशाफ्टन (आईएसएएस) और पेकिंग यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने इसलिए एक मुफ्त संपीड़न सॉफ्टवेयर बनाया है जो वैज्ञानिकों को मौजूदा बायोइमेजिंग एआई मॉडल को तेजी से और काफी कम गति से चलाने की अनुमति देता है।ऊर्जा की खपत.
शोधकर्ताओं ने एक लेख में EfficientBioAI नामक अपना उपयोगकर्ता-अनुकूल टूलबॉक्स प्रस्तुत किया हैप्रकाशितमेंप्रकृति विधियाँ.
आधुनिक माइक्रोस्कोपी तकनीकें बड़ी संख्या में उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियां उत्पन्न करती हैं, और व्यक्तिगत डेटा सेट में उनमें से हजारों शामिल हो सकते हैं।इन डेटा सेटों का विश्वसनीय विश्लेषण करने के लिए वैज्ञानिक अक्सर एआई-समर्थित सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं।हालाँकि, जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक जटिल होते जाते हैं, छवियों के लिए विलंबता (प्रसंस्करण समय) काफी बढ़ सकती है।
"उच्च नेटवर्क विलंबता, उदाहरण के लिए विशेष रूप से बड़ी छवियों के साथ, उच्च कंप्यूटिंग शक्ति और अंततः ऊर्जा खपत में वृद्धि की ओर ले जाती है," आईएसएएस में माइक्रोस्कोपिक बायोमेडिकल इमेजेज जूनियर रिसर्च ग्रुप के एएमबीआईओएम विश्लेषण के प्रमुख डॉ. जियानक्सू चेन कहते हैं।
एक सुप्रसिद्ध तकनीक नए अनुप्रयोग खोजती है
उच्च विलंबता से बचने के लिएछवि विश्लेषण, विशेष रूप से प्रतिबंधित उपकरणों परकंप्यूटिंग शक्तिएआई मॉडल को संपीड़ित करने के लिए शोधकर्ता परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं।इसका मतलब है कि वे तुलनीय भविष्यवाणी सटीकता को बनाए रखते हुए मॉडल में गणना की मात्रा को कम करते हैं।
चेन बताते हैं, "मॉडल कम्प्रेशन एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से किया जाता है, जिसे कंप्यूटर विज़न और एआई के रूप में जाना जाता है ताकि मॉडल को हल्का और हरा-भरा बनाया जा सके।"
शोधकर्ता मेमोरी की खपत को कम करने, मॉडल अनुमान को तेज करने, मॉडल की "विचार प्रक्रिया" को तेज करने के लिए विभिन्न रणनीतियों को जोड़ते हैं - और इस प्रकार ऊर्जा बचाते हैं।उदाहरण के लिए, प्रूनिंग का उपयोग अतिरिक्त नोड्स को हटाने के लिए किया जाता हैतंत्रिका नेटवर्क.
पेपर के पहले लेखक और पीएच.डी. यू झोउ कहते हैं, "ये तकनीकें अक्सर बायोइमेजिंग समुदाय में अभी भी अज्ञात हैं। इसलिए, हम बायोइमेजिंग में सामान्य एआई उपकरणों पर इन्हें लागू करने के लिए एक उपयोग में आसान और सरल समाधान विकसित करना चाहते थे।".AMBIOM में छात्र।
लगभग 81% तक की ऊर्जा बचत
अपने नए टूलबॉक्स का परीक्षण करने के लिए, चेन के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने कई वास्तविक जीवन अनुप्रयोगों पर अपने सॉफ़्टवेयर का परीक्षण किया।विभिन्न हार्डवेयर और विभिन्न बायोइमेजिंग विश्लेषण कार्यों के साथ, संपीड़न तकनीक विलंबता को काफी कम करने और ऊर्जा खपत में 12.5% और 80.6% के बीच कटौती करने में सक्षम थी।
चेन ने संक्षेप में कहा, "हमारे परीक्षणों से पता चलता है कि EfficientBioAI मॉडल की सटीकता को सीमित किए बिना बायोइमेजिंग में तंत्रिका नेटवर्क की दक्षता में काफी वृद्धि कर सकता है।"
वह इसका चित्रण करता हैऊर्जा की बचतएक उदाहरण के रूप में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले सेलपोज़ मॉडल का उपयोग करना: यदि एक हजार उपयोगकर्ता मॉडल को संपीड़ित करने के लिए टूलबॉक्स का उपयोग करते हैं और इसे जंप टारगेट ओआरएफ डेटासेट (कोशिकाओं की लगभग दस लाख माइक्रोस्कोप छवियां) पर लागू करते हैं, तो वे उत्सर्जन के बराबर ऊर्जा बचा सकते हैंलगभग 7,300 मील (लगभग 11,750 किलोमीटर) की कार यात्रा।
किसी विशेष ज्ञान की आवश्यकता नहीं
लेखक बायोमेडिकल अनुसंधान में अधिक से अधिक वैज्ञानिकों के लिए EfficientBioAI को सुलभ बनाने के इच्छुक हैं।शोधकर्ता सॉफ़्टवेयर स्थापित कर सकते हैं और इसे मौजूदा PyTorch लाइब्रेरीज़ (पायथन प्रोग्रामिंग भाषा के लिए ओपन-सोर्स प्रोग्राम लाइब्रेरी) में निर्बाध रूप से एकीकृत कर सकते हैं।
सेलपोज़ जैसे कुछ व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मॉडलों के लिए, शोधकर्ता स्वयं कोड में कोई बदलाव किए बिना सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं।विशिष्ट परिवर्तन अनुरोधों का समर्थन करने के लिए, समूह कई डेमो और ट्यूटोरियल भी प्रदान करता है।कोड की कुछ बदली हुई पंक्तियों के साथ, टूलबॉक्स को अनुकूलित AI मॉडल पर भी लागू किया जा सकता है।
एफिशिएंटबायोएआई के बारे में
EfficientBioAI बायोइमेजिंग के क्षेत्र में AI मॉडल के लिए उपयोग के लिए तैयार और ओपन-सोर्स कम्प्रेशन सॉफ्टवेयर है।प्लग-एंड-प्ले टूलबॉक्स को मानक उपयोग के लिए सरल रखा गया है, लेकिन अनुकूलन योग्य फ़ंक्शन प्रदान करता है।इनमें समायोज्य संपीड़न स्तर और केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (सीपीयू) और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाई (जीपीयू) के बीच सहज स्विचिंग शामिल है।
शोधकर्ता लगातार टूलबॉक्स विकसित कर रहे हैं और पहले से ही इसे लिनक्स (उबंटू 20.04, डेबियन 10) और विंडोज 10 के अलावा मैकओएस के लिए उपलब्ध कराने पर काम कर रहे हैं। वर्तमान में, टूलबॉक्स का ध्यान पूर्व-प्रशिक्षित की अनुमान दक्षता में सुधार करने पर है।प्रशिक्षण चरण के दौरान दक्षता बढ़ाने के बजाय मॉडल।
अधिक जानकारी:यू झोउ एट अल, एफिशिएंटबायोएआई: बायोइमेजिंग एआई मॉडल को ऊर्जा और विलंबता में कुशल बनाना।प्रकृति विधियाँ(2024)।www.nature.com/articles/s41592-024-02167-z
EfficientBioAI यहां उपलब्ध हैgithub.com/MMV-Lab/EfficientBioAI
द्वारा उपलब्ध कराया गयालीबनिज-इंस्टीट्यूट फर एनालिटिश विसेनशाफ्टन - आईएसएएस - ई।वी
उद्धरण:सूक्ष्म छवियों का विश्लेषण: नया ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर एआई मॉडल को हल्का, हरा-भरा बनाता है (2024, 24 जनवरी)24 जनवरी 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-01-microscopic-images-source-software-ai.html से
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