英特爾實驗室重點介紹形塑AI創新未來的 31 個研究計畫

2023年12月15日-英特爾實驗室日前於紐奧良舉辦的NeurIPS 2023上,展示了意義非凡且業界首創的AI創新成果。NeurIPS 2023是針對AI和電腦視覺技術的開發者、研究人員和學術專業人士所舉辦的全球大會。

在 NeurIPS 2023 大會上,英特爾實驗室展示領先業界的AI研究,並與多元化的創新者和意見領袖社群分享英特爾「AI無所不在」(AI Everywhere)的願景。會議期間,英特爾實驗室發表31篇論文,其中包括12篇主要會議論文、19篇研討會論文和現場展示。研究重點聚焦於AI在科學領域應用的新模型、方法和工具,以及圖學習、多模態生成式AI(multi-modal generative AI),以及用於氣候建模、藥物研發和材料科學等AI用例的AI演算法和最佳化技術。

此外,英特爾實驗室亦舉辦AI加速材料探索(AI4Mat)研討會,為AI研究人員和材料科學家提供一個平台,以因應AI驅動的材料探索和開發的挑戰。

英特爾實驗室在 NeurIPS 2023 大會展示的研究可分為以下幾類,每一項都有極具影響力的發現:

科學AI

  • 大腦編碼模型(Brain encoding models):與德州大學奧斯汀分校的研究人員共同開發的模型,幫助預測大腦反應並深入了解大腦的多模式處理能力。
  • 氣候資料集(ClimateSet):與魁北克人工智慧研究所(Mila)合作開發,用於機器學習的大型氣候模型資料集,可以快速預測新的氣候變遷情境,並為機器學習(ML)社群建立破壞性創新的氣候中心應用程式奠定基礎。
  • HoneyBee:與 Mila 共同開發的最先進的大型語言模型,幫助研究人員更快速了解材料科學。

多模態生成式AI

  • COCO-Counterfactuals:一種產生合成反事實資料的多模態技術,可減少預先訓練多模態模型中不正確的統計偏差,幫助提高AI模型在許多下游任務(例如圖片文字檢索和影像辨識)的效能。 
  • LDM3D-VR:3D 虛擬實境 (VR) 的潛在擴散模型,可簡化 AI 應用產生 3D 視訊。
  • CorresNeRF:使用神經輻射場從 2D 影像重建3D場景的影像渲染方法。 

提高AI效能

  • DiffPack:一種用於蛋白質建模的生成式AI方法,有助於確保生成的 3D 結構反映蛋白質的真實結構特性。
  • InstaTune:一種在微調階段產生超級網路的方法,以減少網路附加儲存(NAS)所需的總體時間和運算資源。

圖學習

  • A*Net:業界首創以基於路徑的方法對百萬級資料集進行知識圖推理,能夠擴展到超出計算範圍的資料集,並提高大型語言模型(LLM)的準確性。
  • ULTRA:業界首創知識圖推理基礎模型,以及學習通用和可轉移圖示及其關係的新方法。
  • Perfograph:一種基於編譯器圖的新穎程式表現形式,可以捕捉數值資訊和複合資料結構,以提高ML方法推理程式語言的能力。 

欲了解有關此次大會呈現的各項研究更多資訊,歡迎深入閱讀大會貼文並觀看英特爾實驗室的影片。您也可以在NeurIPS 2023 網站上找到關於大會的更多資訊。

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