Kısa : Translated, yapay zeka ile dil çözümleri konusunda uzmanlaşmış bir İtalyan şirketi, Horizon Europe tarafından 29 milyon Euro ile finanse edilen Avrupa araştırma projesi DVPS'yi yönetecek. Projenin amacı, dil, mekansal algı, duyusal sinyaller ve görsellik kombinasyonu ile fiziksel dünya ile doğrudan etkileşime dayalı olarak çok modlu yapay zeka için yeni bir öğrenme yolunu keşfetmektir.
İçindekiler
Roma merkezli Translated, dil çözümleri ve AI destekli çeviri alanında uzmanlaşmış bir şirket olarak, Avrupa araştırma projesi DVPS'yi yönetecek. Projenin başlangıç tarihi 1 Temmuz olarak planlanmıştır. Horizon Europe kapsamında 29 milyon Euro desteklenen bu iddialı program, 9 ülkeden 20 ortağı, çok modlu AI için yeni bir öğrenme yolunu keşfetme ortak vizyonu etrafında bir araya getiriyor, bu da fiziksel dünya ile doğrudan etkileşime dayanıyor.
Çok Modlu Temel Modellerin Bilim ve Mühendisliğini İlerletmek
DVPS'nin adı, "Diversibus viis plurima solvo", yani "Farklı yollarla birçok sorunu çözüyorum" anlamına gelmektedir ve bu hedefi yansıtır. Mevcut modeller metin, resim veya video gibi statik verilerden, yani dünyanın temsillerinden alınan veriye dayalı kalırken, DVPS bir adım daha ileri gitmeyi amaçlar. Dil, mekansal algı, duyusal sinyaller ve görsellik ile AI'yı daha gerçekçi bir anlayışa yaklaştırmayı hedefliyor.
Translated'in kurucu ortağı ve CEO'su Marco Trombetti şunları vurgular:
"Büyük dil modelleri bir dönüm noktası oldu, ancak sınırlamaları ortaya çıkıyor: sabit bir mimariye dayanıyorlar ve yalnızca dijital dünyada insan tarafından oluşturulan statik içeriklerden öğreniyorlar. Daha ileri gitmek için, AI'nın gerçek dünyayla, gerçek zamanlı olarak etkileşime girmesi gerekiyor. DVPS ile makinelere doğrudan deneyim yoluyla büyüme ve öğrendiklerini anında birbirleriyle paylaşma yeteneği veriyoruz."
Proje kapsamında geliştirilen çok modlu temel modeller (MMFM), üç metodolojik atılım sunacak:
- Etiketleme Verimliliği: Transfer öğrenme ve birkaç örnekle adaptasyon sayesinde, modeller az sayıda anotasyonlu veriyle eğitilebilecek, böylece manuel olarak etiketlenmiş veri setlerine bağımlılığı azaltacak;
- Hesaplama Yeniden Kullanımı: Büyük ölçekli ön eğitimden yararlanarak, aşağı yönlü uygulamaların hesaplama maliyetini azaltacak, bu da daha sürdürülebilir bir geliştirmeye yol açacak;
- Mühendislik Verimliliği: Model tasarımının otomasyonu, her yeni görev veya alan için çok özel uzmanlık gereksinimini azaltacak.
Üç İlk Uygulama Alanı: Dilbilim, Kardiyoloji ve Coğrafi İstihbarat
Projenin çözmeyi hedeflediği zorluklardan biri, birden fazla konuşmacının yer aldığı, gürültülü veya yapılandırılmamış bir ortamda eşzamanlı çeviri durumlarında gerçek zamanlı bağlamsal anlayıştır.
Bu tür bir konfigürasyonda, insan, bakış yönü, sesin mekansal konumu ve vücut yönelimi gibi sözel olmayan ipuçları demetini doğal olarak kullanır. Mevcut sistemler bu bağlamı yeniden oluşturmakta zorluk çeker. Bilgisayarla görme, mekansal ses analizi ve jestlerin yorumlanması birleştirilerek, DVPS tarafından geliştirilen modeller, gerçek durumlara daha iyi uyum sağlayabilen dil asistanlarının yolunu açabilir.
Sağlık alanında, proje, ileri seviye tıbbi görüntülemelerden elde edilen kalbin 3D modellemesi yoluyla kardiyovasküler risklerin erken tespitine katkıda bulunmayı hedefliyor. Çevre yönetimi alanında ise doğal felaketlere yanıtı iyileştirmeyi amaçlıyor, örneğin uydu ve saha verilerini birleştirerek sel tahminlerini geliştirmek gibi.
Anahtar Araçlar Etrafında Yapılandırılmış Bir Proje
Projenin nihai hedefi, Avrupa araştırma topluluğuna yönelik sağlam bilimsel temeller oluşturmaktır. Bu vizyonu desteklemek için DVPS, üç temel yapı taşı geliştirecek:
- AutoDVPS: MMFM'nin tasarımı ve genişletilmesi için açık kaynaklı bir araç kutusu. Başlangıçtaki üç uygulama alanında ve şu anda tanımlanmamış iki alanda test edilecek, bu strateji modellerin tasarım varsayımlarının ötesinde genelleme yeteneğini değerlendirmeyi amaçlıyor.
- DVPSBench: Bu modellerin dayanıklılığı, performansı ve etik hususlarına adanmış bir karşılaştırmalı analiz paketi;
- DVPS-FM: Çeşitli modalitelerin büyük bir seti üzerinde eğitilmiş temel model.
Proje ayrıca "MMFM'nin İlkeleri ve Uygulamaları" başlıklı bir el kitabının yayınlanmasını ve 1.500'den fazla öğreneni eğitmeyi hedefleyen bir MOOC'un sunulmasını planlıyor. Yeniliği ve sinerjileri teşvik etmek amacıyla, AI'da diğer Avrupa girişimleriyle 15 işbirliği ve akademisyenler ile sanayicileri bir araya getiren bir ortak yenilik laboratuvarı kurulması düşünülmektedir.
Avrupa'nın teknolojik egemenliği hizmetinde kolektif bir dinamik
DVPS'nin kurucu ekibi, AI alanında uzmanlaşmış ve aşağıdaki ortaklardan gelen 70 üst düzey Avrupa bilim insanından oluşmaktadır:
- Akademik Araştırma : Oxford Üniversitesi, Alan Turing Enstitüsü, Lozan Federal Politeknik Okulu, ETH Zürih, Imperial College London, Fondazione Bruno Kessler, Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü, Barselona Üniversitesi ve tilaamse Instelling voor Technologisch Onderz oek
- Uzman Ortaklar: Heidelberg Üniversite Hastanesi, Vall d'Hebron Araştırma Enstitüsü, Amsterdam Üniversitesi Tıp Merkezleri, Deepset, Sistema, MEEO, Lynkeus, Data Valley ve Pi School of AI
- Yüksek Performanslı Hesaplama : Cyfronet, Polonya ulusal yüksek performanslı hesaplama merkezi