ИИ-коммуникации: новая эра передачи изображений

Исследователи из Национального института науки и технологий Ульсана (UNIST) представили революционную технологию на базе искусственного интеллекта, которая способна значительно снизить нагрузку при передаче изображений. Это открывает новые горизонты для развития беспилотных автомобилей, дистанционной хирургии и диагностики, а также для создания реалистичных виртуальных миров в реальном времени — областей, где требуется молниеносный обмен большими объемами визуальных данных.

Команда под руководством профессора Сун Хван Юна из Высшей школы искусственного интеллекта UNIST разработала инновационный метод беспроводной передачи изображений — Task-Adaptive Semantic Communication. Эта технология избирательно передает только наиболее важную семантическую информацию, релевантную конкретной задаче.

Существующие методы беспроводной передачи изображений обычно сжимают их целиком, игнорируя глубинные семантические структуры, такие как объекты, их расположение и взаимосвязи. Это приводит к ограничениям пропускной способности и задержкам, что критично для обмена изображениями высокого разрешения в реальном времени.

Новая разработка работает иначе: она интеллектуально фильтрует и передает только ключевые семантические компоненты, необходимые для выполнения поставленной задачи. Например, если цель — классифицировать объекты на изображении, система отправит лишь информацию об объектах, такую как «Кошка» или «Автомобиль». Если же задача заключается в генерации детализированного изображения, будет передано больше данных о расположении объектов и их взаимодействии, например, «Кошка в шляпе» или «Человек сидит на стуле».

Более того, команда внедрила алгоритм семантической фильтрации, который устраняет избыточную информацию. Это могут быть общеизвестные факты, такие как «У человека есть голова», или дублирующиеся данные, например, «Полюс в руке» и «Человек держит полюс». Такой подход минимизирует передачу ненужных данных, сохраняя при этом необходимый контекст.

Результаты моделирования показывают, что данный метод обеспечивает до 45 раз более высокую эффективность передачи по сравнению с традиционными подходами. Это позволяет выполнять визуальные задачи в реальном времени даже в условиях нестабильных беспроводных каналов связи.

Профессор Юн отметил: «Будущая беспроводная связь будет ориентирована не просто на точную передачу данных, а на осмысленную передачу информации. Это исследование — важный шаг в трансформации интеллектуальных беспроводных коммуникаций».

Первый автор исследования, Чонхун Пак, добавил: «Эта технология призвана поддержать критически важные приложения, такие как системы восприятия беспилотных автомобилей, дистанционные медицинские процедуры и рендеринг метавселенных в реальном времени, где требуется быстрая и надежная передача больших объемов визуальных данных».