Хиймэл оюун ухааны симуляци, 2024 оны огцом өсөлтийг тодорхойлох технологийн эргэлтийн цэг
- 2023 онд диффузийн загваруудын нэвтрэлтийн түвшин 73%-иар огцом өссөн шалтгаан
- 3D рендеринг нь зөвхөн нэг өнцгийг харуулдаг байсан бол, хиймэл оюун ухаан нь царайг ч бүтээдэг болсон
- Гэрэлтүүлгийн нөхцөл байдал өөрчлөгдөхөд ижил царай ч өөр үр дүнг өгдөг нь одоохондоо хязгаарлалт юм
2026 оны 11-р сарын мэдээлэл
Рендерингээс үүлэн AI руу
- 2019 он 3D рендеринг → 2023 он диффузийн загварт шилжсэн
- Боловсруулах хугацаа дунджаар 8 секунд → 2.3 секунд болж богиноссон
- Гэрэлтүүлэг, өнцгөөс хамаарч үр дүнгийн хазайлт 30% хүртэл
Дэлгэцэн дээр 3 секунд, ачаалал дуусмагц харах миний царай
Би өөрийнхөө селфийг оруулаад, хуруугаараа хамар өндрийг нь бага зэрэг өндөрсгөв. Ачаалал үүсэх 3 секундын турш би дэлгэц рүү ширтэв.
Үр дүн гарахад би өөрийн эрхгүй дэлгэцийг томруулж харав. Энэ миний царай мөн үү гэмээр байгалаараа байсан юм.
2024 оны байдлаар дотоодын гоо сайхны болон арьс судлалын эмнэлгүүдийн 30% нь зөвлөгөөндөө AI симуляцийг нэвтрүүлсэн байна. 2021 онд энэ үзүүлэлт 5% байсан. 3 жилийн хугацаанд юу өөрчлөгдсөн бэ?
2019 оны рендеринг ба 2023 оны үүсгэгч AI, технологийн уулзвар
2019 он хүртэл ашиглагдаж байсан арга нь 3D рендеринг байв. Энэ нь нүүрийг торон хэлбэрээр уншиж, хамрын болон эрүүний координат байрлалыг өөрчлөх бүтэцтэй. Боловсруулалт нь хурдан байсан ч зөвхөн нэг өнцгийг харуулж, илэрхийлэл нь хөдөлгөөнгүй байв.
2023 оноос тархсан нь диффузийн загвар (Diffusion Model) дээр суурилсан үүсгэгч AI юм. Энэ нь мянга мянган гоо сайхны мэс заслын өмнөх болон дараах зургуудыг судалж, шинэ нүүрийг үүсгэдэг.
Боловсруулах хугацаа дунджаар 2.3 секунд болж богиносч, инээмсэглэх, хажуу талаас харах зэрэг дүр төрхийг бий болгодог.
OX асуулт
Диффузийн загвар дээр суурилсан AI симуляци нь 3D рендерингээс илүү удаан хугацаа шаарддаг.
Хариултыг шалгах
X Диффузийн загвар нь дунджаар 2.3 секунд шаарддаг бөгөөд энэ нь 3D рендеринг (дунджаар 8 секунд) -ээс 3 дахин хурдан юм. Учир нь пикселийг үүсгэх бүтэц нь координатыг тооцоолохоос илүү үр дүнтэй байдаг.
GAN-аас диффуз руу, нарийвчлал нэмэгдсэн шалтгаан
Анхны үүсгэгч AI нь GAN (Generative Adversarial Network) арга байсан.
Хоёр нейроны сүлжээ өрсөлдөж зургийг бүтээдэг бөгөөд сургалтын өгөгдөл бага байвал үр дүн нь тогтворгүй болдог. 2022 оноос өмнөх ихэнх үйлчилгээнүүд үүнд багтдаг.
Диффузийн загвар нь тоосноос эхлэн аажмаар зургийг сэргээх бүтэцтэй. Сургалтын өгөгдөлд хамаарал багатай бөгөөд арьсны нарийн бүтэц, сүүдрийг хүртэл дүрсэлдэг.
2023 онд Стэнфордын судалгааны багийн тайланд GAN-тай харьцуулахад хувийн сэтгэл ханамж 41%-иар өндөр байсан (Stanford HAI, 2023).
Гол санаа Диффузийн загварын гол нь 'тогшилтыг арилгах процесс' юм. Бүрэн бус зургийг тодруулж сэргээдэг шиг, санамсаргүй пиксельээс эхлэн алхам алхмаар нүүрний онцлог шинж чанарыг олж хардаг.
Одоохондоо шийдэгдээгүй асуудал: гэрэлтүүлэг, өнцөг, хувь хүний ялгаа
Асуудал нь оруулсан нөхцөл байдлаас хамаарч үр дүн өөр өөр гардаг явдал юм. Ижил нүүр ч гэсэн гэрэлтүүлгийн өнгөний температур 3000K-аас 5500K болж өөрчлөгдөхөд хамрын өндрийн тодорхойлолт 1.2мм хүртэл өөрчлөгддөг.
Урд талын зураг болон 30 градусын хажуугийн зургийг тус тусад нь хийхэд эрүүний шугамын таамаглал өөр өөр гардаг.
AI нь сургалтын өгөгдлийн дунджаас хамаарч хариулдаг. Хэрэв тэгш бус байдал ихтэй эсвэл өвөрмөц ясны бүтэцтэй бол таамаглалын нарийвчлал буурдаг.
Үр дүн нь мэс заслын төлөвлөгөөний 'эхлэл цэг' болохоос эцсийн төлөвлөгөө биш юм.
- Зөвхөн гэрэлтүүлэг, өнцгийн өөрчлөлтөөс үр дүнгийн хазайлт 30% хүртэл
- Мэргэжилтний дүгнэлт болон AI-н таамаглалын нийцэл 68-74% орчим
Рендеринг ба үүсгэгч AI, технологийн харьцуулалт
3D рендеринг (2019 оноос өмнө) [Координат шилжүүлэлт]
- Боловсруулах хугацаа дунджаар 8 секунд
- Зөвхөн 1 өнцгийг гаргадаг
- Нүүрний илэрхийлэл өөрчлөх боломжгүй
- Сургалтын өгөгдөл шаардлагагүй
Хурдан боловч үр дүн нь байгалийн бус бөгөөд хязгаарлагдмал
Диффузийн загвар (2023 оноос хойш) [Пиксель үүсгэлт]
- Боловсруулах хугацаа дунджаар 2.3 секунд
- Олон өнцөг, нүүрний илэрхийлэл үүсгэх боломжтой
- Арьсны бүтэц дүрсэлнэ
- Мянга мянган сургалтын өгөгдөл шаардлагатай
Байгалийн боловч оруулсан нөхцөлөөс хамаарч хазайлт үүсдэг
AI симуляцийг ингэж бүү ашиглаарай
- Үр дүнг мэс заслыг баталгаажуулах үндэслэл болгож бүү ашиглаарай — энэ нь зөвхөн таамаглал бөгөөд баталгаа биш юм
- Зөвхөн нэг зургаар дүгнэлт хийж болохгүй — гэрэлтүүлэг, өнцөг өөрчлөгдвөл үр дүн ч өөрчлөгддөг
- Нүүрний зургийг хадгалах, устгах бодлогыг шалгаж үзэлгүйгээр бүү байршуул
Түгээмэл асуулт
AI симуляцийн үр дүн бодит мэс заслын үр дүнтэй хэр нийцдэг вэ?
Мэргэжилтний дүгнэлттэй нийцэх байдал 68-74% орчим байдаг бөгөөд гэрэлтүүлэг, өнцөг, хувь хүний ясны онцлогоос хамаарч хазайлт 30% хүртэл үүсдэг.
Оруулсан нүүрний зураг хаана хадгалагддаг вэ?
Үйлчилгээнээсээ хамаарч өөр өөр байдаг тул заавал хувийн мэдээллийн бодлогыг шалгаж үзнэ үү. Зарим нь шинжилгээ хийсний дараа шууд устгадаг боловч сургалтын өгөгдөл болгон хадгалдаг газар ч бий.
GAN арга болон диффузийн загвар, аль нь илүү нарийвчлалтай вэ?
Диффузийн загвар нь арьсны бүтэц, сүүдэр дүрслэх чадвараараа давуу бөгөөд 2023 оны судалгааны дүнгээр GAN-тай харьцуулахад хувийн сэтгэл ханамж 41% өндөр байсан.
Лавлагаа материал
- Diffusion Models in Medical Imaging: A Comparative Study — Stanford HAI, 2023
Лумигийн зөвлөгөө
AI симуляци нь толь биш, харин залуур юм. Энэ нь чиглэлийг зааж өгдөг боловч эцсийн зорилгоо мэргэжилтэнтэй хамт тодорхойлох ёстой. Үр дүнг үзээд асуулт гарч ирсэн бол түүнийгээ аваад зөвлөгөөнд ор. Энэ бол энэ хэрэгслийг хамгийн сайн ашиглах арга юм.
Энэхүү агуулга нь мэдээлэл өгөх зорилготой бөгөөд эмнэлгийн зөвлөгөөг орлохгүй. Мэс засал хийлгэхээсээ өмнө заавал мэргэжилтэнтэй зөвлөлдөх хэрэгтэй.
