Apple avança em inteligência artificial com tecnologia de imagem
São Paulo — InkDesign News — A Apple introduziu uma nova abordagem em inteligência artificial com o desenvolvimento do sistema de geração de imagens de alta resolução, denominado STARFlow. Esta inovação visa rivalizar com os modelos de difusão que sustentam geradores de imagens populares como DALL-E e Midjourney.
Tecnologia e abordagem
O modelo STARFlow combina fluxos normalizadores com transformadores autorregressivos. Os pesquisadores da Apple afirmaram que “para o nosso conhecimento, este trabalho é a primeira demonstração bem-sucedida de fluxos normalizadores operando efetivamente em grande escala e alta resolução” (“To our knowledge, this work is the first successful demonstration of normalizing flows operating effectively at this scale and resolution.”)
— Jiatao Gu, Pesquisador em Aprendizado de Máquina, Apple.
O sistema difere dos modelos de difusão ao operar na "espaço latente de autoencoders pré-treinados", o que resulta em maior eficiência em comparação ao modelamento de pixels. O modelo utiliza o que os pesquisadores chamam de “design profundo-raso”, onde um bloco de transformador profundo captura a maior parte da capacidade representacional do modelo, enquanto blocos rasos complementam de forma eficiente.
Aplicação e desempenho
O STARFlow é projetado para tarefas de geração de imagens condicionais, tanto de classe quanto de texto, alcançando performance competitiva em qualidade de amostra em relação aos modelos de difusão. Os resultados confirmam a versatilidade deste novo sistema, que pode ser aplicado em uma variedade de desafios de síntese de imagens.
Os pesquisadores ainda destacaram que “STARFlow mantém as propriedades matemáticas dos fluxos normalizadores, permitindo o treinamento de máxima verossimilhança em espaços contínuos sem discretização” (“STARFlow maintains the mathematical properties of normalizing flows, enabling exact maximum likelihood training in continuous spaces without discretization.”)
— Shuangfei Zhai, Pesquisador em Aprendizado de Máquina, Apple.
Impacto e mercado
A publicação do STARFlow ocorre em um momento crítico para a Apple, que enfrenta críticas crescentes sobre seu desempenho em inteligência artificial. O recente evento Worldwide Developers Conference (WWDC) da Apple destacou apenas atualizações modestas em sua plataforma de inteligência, evidenciando a pressão competitiva que a empresa enfrenta.
A capacidade de treinamento de verossimilhança exata do STARFlow pode oferecer vantagens em aplicações que exigem controle preciso sobre o conteúdo gerado e em cenários onde a compreensão da incerteza do modelo é crucial para a tomada de decisões. Essa abordagem pode ser valiosa para aplicações empresariais e capacidades de IA em dispositivos que a Apple vem enfatizando.
Os próximos passos visam traduzir essas inovações em recursos que possam ser consumíveis pelo público, contrastando com as inovações em IA gerada por concorrentes como o ChatGPT. Assim, a pergunta central não é se a Apple pode inovar em IA, mas sim se conseguirá fazer isso rapidamente o suficiente para se manter relevante no mercado.
Fonte: (VentureBeat – AI)
