Sistema criado pelo MIT combina três inteligências artificiais, duas das quais atuam como “professoras”; algoritmo pode solucionar problema energético/ambiental da IA

Cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e da Adobe desenvolveram um novo método de geração de imagens por inteligência artificial 30 vezes mais rápido que os algoritmos tradicionais, como o Stable Diffusion e o DALL-E. 

A técnica, que foi batizada de Distribution Machine Distillation (DMD), gera resultados comparáveis aos métodos atuais. Mas ela funciona de um jeito diferente. Quando você acessa uma IA de imagem e digita um comando qualquer (“uma foto de um cachorrinho correndo na grama”, por exemplo), o algoritmo executa essa ordem dezenas de vezes – a cada uma delas, a qualidade da imagem vai sendo refinada, até chegar ao resultado apresentado a você.

Já o DMD consegue fazer isso em uma única passagem. O truque é que, para construí-lo, os cientistas usaram três IAs operando em conjunto. Duas delas atuaram como “professoras”, orientando o modelo principal. O aprendizado acumulado por essas IAs professoras foi transferido, de forma simplificada, para a IA “estudante” – que é a utilizada para gerar as imagens, e roda 30 vezes mais rápido que os algoritmos atuais.

A geração de conteúdo por inteligência artificial requer bastante poder de processamento. É por isso que as ferramentas de IA generativa, seja de texto ou de imagem, não respondem de forma instantânea: depois de digitar o prompt e clicar em Ok, você geralmente tem de esperar alguns segundos antes de receber o que pediu. 

Pode parecer apenas uma inconveniência trivial, mas também tem impacto ecológico – pois significa que os datacenters onde os algoritmos de IA rodam consomem enormes quantidades de energia elétrica (o que, em grande parte dos casos, leva à emissão de CO2 e à piora do aquecimento global). 

O DMD promete atenuar bastante esse problema. O novo algoritmo, que é descrito em detalhes num artigo científico publicado pelos pesquisadores, ainda não tem data de lançamento. 

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