Teoria de transporte otimiza modelos generativos em machine learning

São Paulo — InkDesign News —

A pesquisa recente sobre machine learning revela como a teoria do transporte ótimo pode aprimorar modelos generativos, utilizando fundamentos da termodinâmica não equilibrada. O estudo, liderado por Sosuke Ito da Universidade de Tóquio, propõe uma nova abordagem para entender a eficácia desses modelos.

Contexto da pesquisa

Modelos de difusão têm avançado significativamente nos últimos anos, sendo fundamentais para a geração de imagens. Apesar de serem inspirados na termodinâmica não equilibrada, a conexão com a teoria do transporte ótimo não havia sido completamente explorada em estudos anteriores.

Método proposto

A pesquisa utilizou a termodinâmica não equilibrada para explicar a seleção das dinâmicas de difusão, conhecidas como “programação de ruído”. Os autores derivaram desigualdades estabelecendo uma relação entre a dissipação termodinâmica e a robustez da geração de dados nos modelos de difusão.

“A seleção das dinâmicas de difusão foi controversa, e a teoria do transporte ótimo não apenas demonstrou eficácia, mas agora temos uma fundamentação teórica para isso”
(“The selection of diffusion dynamics has been controversial… but it has not been theoretically demonstrated why it would be so.”)

— Sosuke Ito, Principal Investigador, Universidade de Tóquio

Resultados e impacto

Os resultados indicam que as dinâmicas de transporte ótimo garantem a geração de dados mais robusta. “Uma descoberta surpreendente é que nossa desigualdade é apertada dentro de uma certa ordem de magnitude para cenários reais de geração de imagens”
(“One surprising result is that our bound is tight within a certain order of magnitude…”) explicou Ito. Esse achado pode impactar significativamente a aplicação prática na geração de dados de imagem.

Os próximos passos incluem a exploração contínua da utilidade da termodinâmica não equilibrada no processamento de informações biológicas e artificiais. A pesquisa foi emblemática, pois os autores principais eram estudantes de graduação, destacando a importância da formação acadêmica.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)