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Recherche

Les modèles d’images d’IA acquièrent un avantage créatif en renforçant les caractéristiques à basse fréquence.

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Des chercheurs de l’Institut Coréen des Sciences et Technologies (KAIST) ont développé une méthode innovante pour améliorer la créativité des modèles d’IA génératifs, comme ceux basés sur la diffusion stable, sans nécessiter d’entraînement supplémentaire.

En amplifiant les caractéristiques internes des modèles, particulièrement celles des blocs peu profonds, ils ont facilité la création d’images plus originales, telles que des conceptions de chaises créatives.

Leur algorithme détermine automatiquement la valeur d’amplification optimale pour chaque bloc, permettant ainsi une production d’images diversifiées sans compromettre leur utilité.

Cette avancée a été quantifiée à l’aide de multiples indicateurs, confirmant une amélioration significative en matière de nouveauté.

Les résultats ont montré que cette technique atténue le problème de l’effondrement du mode, souvent rencontré dans les versions antérieures des modèles.

Présentée lors de la Conférence internationale sur la vision par ordinateur, cette recherche offre des perspectives prometteuses pour des applications pratiques dans le domaine de la conception créative, en tirant parti des capacités des modèles d’IA existants.

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Un nouveau système s’approche de la limite théorique de la physique.

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Un système révolutionnaire de mesure de distance absolue, basé sur l’interférométrie de peigne de fréquence optique, a été développé par l’Institut coréen de recherche sur les normes et sciences (KRISS).

Ce dispositif atteint une précision remarquable de 0,34 nanomètres en seulement 25 microsecondes et est conçu pour être compact et robuste, ce qui le rend idéal pour des applications en milieu industriel plutôt que limité à des environnements de laboratoire.

En intégrant un peigne à fréquence optique dans une configuration d’interférométrie, le système combine la précision des normes nationales avec une rapidité d’exécution durant la mesure.

En outre, ce développement répond à la nécessité croissante de mesures de haute précision dans les technologies avancées, telles que l’IA et les semi-conducteurs.

Les chercheurs de KRISS cherchent à améliorer encore ce système en évaluant son incertitude de mesure, visant à établir une nouvelle norme de longueur nationale.

Selon le Dr Jang Yoon-Soo, cette avancée est cruciale pour la position de la Corée sur la scène mondiale en matière de métrologie de précision.

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Cybersécurité

L’approche topologique identifie les attaques contradictoires dans les systèmes d’IA multimodaux.

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Les avancées rapides dans les modèles d’intelligence artificielle (IA) multimodaux ont exposé de nouvelles vulnérabilités en cybersécurité, amplifiant les risques d’attaques.

Des chercheurs du Los Alamos National Laboratory ont développé un cadre innovant pour détecter les menaces adversariales, visant à renforcer la sécurité des systèmes qui combinent texte et images.

Les attaques, utilisant des perturbations subtiles pour manipuler les résultats, soulignent le besoin d’une compréhension approfondie des faiblesses des modèles afin d’améliorer leur résilience face à ces menaces complexes.

Cette approche repose sur l’analyse topologique des données pour identifier les signatures d’attaques, en mesurant les distorsions géométriques causées par des intrusions.

Deux nouvelles techniques, appelées « pertes contrastives topologiques », ont été mises au point pour quantifier ces différences de manière précise.

Les résultats, validés via un supercalculateur, ont montré que cette méthode dépasse les défenses actuelles, offrant ainsi une protection efficace contre les menaces adversariales.

La recherche, qui met en avant l’importance de ces approches topologiques, a été présentée lors d’une conférence internationale, soulignant son potentiel transformateur pour sécuriser les systèmes d’IA futurs.

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L’IA modélise 4 milliards d’atomes pour développer des matériaux améliorés.

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Microsoft révèle avoir déjoué une fraude de 4 milliards de dollars.

Des chercheurs de l’USC ont conçu un modèle d’intelligence artificielle, nommé Allegro-FM, capable de simuler plus de 4 milliards d’atomes simultanément, ouvrant ainsi la voie à un béton nouvelle génération.

Ce matériau innovant pourrait non seulement capturer le dioxyde de carbone mais aussi durer jusqu’à 2 000 ans, rivalisant avec la résilience des structures antiques.

Face au changement climatique, ce béton pourrait se réparer ou absorber le CO2, réduisant les émissions associées à sa production, qui représentent environ 8 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre.

Allegro-FM permet d’expérimenter différentes formulations chimiques du béton avant de passer à des tests réels coûteux, optimisant ainsi le développement de matériaux durables.

Grâce à cette avancée, les scientifiques espèrent créer un béton qui non seulement combat le réchauffement climatique mais présente aussi une durabilité accrue.

En améliorant la manière dont les atomes interagissent, le modèle facilite la recherche sur des matériaux complexes, promettant des applications variées et une efficacité supérieure par rapport à des méthodes traditionnelles.

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