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可持续生成的AI：UCLA开发新型基于光的系统
光学计算中的进步可能会导致超快和固定图像发生器，同时使用较少的能量。
来源:UCLA关键要点
- UCLA Samueli工程学院的研究人员已经创建了一种能够使用光子学生产新图像的技术 - 与当前的生成AI程序相比，每个图像的能量和计算步骤的一小部分。此过程仅需要初始数字编码和连续的光学解码步骤；许多当前的生成AI模型通常需要数百至数千个迭代步骤。光学生成模型使用物理“钥匙锁”机制，以防止未经授权的生成图像重建，并为通信，内容交付和挫败伪装提供安全措施。
今天流行的聊天机器人和图像发生器对环境有严重的缺点。
这些生成人工智能的例子由于能源需求超大而产生了大量的碳足迹。同时，用于冷却生成AI背后的设备的大量水消耗了人类，其他动物和植物为了生存所需的有限资源。此外，运行此类模型需要大量的计算基础设施，从而引起人们对其长期可持续性的担忧。
大量的碳足迹 大量水 UCLA Samueli工程学院 自然， Aydogan Ozcan，Ozcan Lab/UCLA