Mobil cihazlarda yapay zeka uygulamaları giderek yaygınlaşırken, pil ömrü ve işlem gücü kısıtları önemli zorluklar yaratıyor. Bu soruna çözüm arayan bilim insanları, akıllı telefonlarda çalışan görsel yapay zeka modellerini daha verimli hale getiren yenilikçi bir sistem geliştirdi.
AdaVFM olarak adlandırılan bu sistem, görsel anlama görevlerini yerine getirirken çevresel koşullara ve görevin karmaşıklığına göre kendini otomatik olarak ayarlıyor. Sistemin temel mantığı oldukça akıllıca: basit görüntü tanıma işlemleri için daha küçük ve hızlı modeller kullanırken, karmaşık sahnelerle karşılaştığında buluttaki güçlü yapay zeka modellerinden destek alıyor.
Araştırmacılar, farklı görevlerin farklı hesaplama gücü gerektirdiği gözleminden yola çıkarak bu adaptif stratejiye odaklandı. Örneğin, basit bir nesne tanıma işlemi için büyük bir model kullanmak gereksiz enerji tüketimi yaratırken, karmaşık bir sahne analizi için yetersiz kalabilir.
Sistemin en önemli özelliği, neural architecture search (NAS) teknolojisini kullanarak çalışma anında en uygun model boyutunu seçebilmesi. Bu sayede her durumda optimal performans ve enerji verimliliği dengesini kurabiliyor. Buluttaki çok modlu büyük dil modelleri ise kontrol merkezi rolü oynayarak, hangi durumlarda hangi stratejinin kullanılacağına karar veriyor.