Tech Patrol

Etiket: artificial intelligence

  • # Görüntü Tanımada Yeni Bir Soluk: Vision Transformer’lar Artık “Register”lara İhtiyaç Duyuyor

    ## Görüntü Tanımada Yeni Bir Soluk: Vision Transformer’lar Artık “Register”lara İhtiyaç Duyuyor

    Son yıllarda doğal dil işlemeden görüntü işlemeye kadar birçok alanda devrim yaratan Transformer mimarisi, Vision Transformer’lar (ViT) ile görüntü tanıma görevlerinde de önemli başarılar elde etti. Ancak, bu başarılara rağmen ViT’lerin hala geliştirilmesi gereken yönleri bulunuyor. Son yayınlanan bir araştırma makalesi ([https://arxiv.org/abs/2309.16588](https://arxiv.org/abs/2309.16588)), ViT’lerin performansını artırmak için yeni bir yaklaşım sunuyor: “Register”lar.

    “felineflock” tarafından arxiv.org’da yayınlanan bu makale, ViT mimarisinde “Register” adı verilen özel bir bellek mekanizmasının kullanılmasının, modelin daha karmaşık ilişkileri öğrenmesine ve genel performansını artırmasına yardımcı olabileceğini öne sürüyor. Peki, bu “Register”lar tam olarak ne yapıyor?

    **”Register” Nedir ve Neden Önemli?**

    Geleneksel Transformer mimarisinde, dikkat mekanizması, tüm girdi dizisindeki her bir öğenin diğer öğelerle olan ilişkisini hesaplar. Ancak, bu yaklaşım özellikle uzun dizilerde hesaplama açısından maliyetli olabilir. “Register” yaklaşımı ise, her bir girdi öğesi yerine, girdi dizisinin özetlenmiş bir temsilini tutan “Register” adlı özel bir bellek birimini kullanır. Bu “Register”, girdi dizisinin genel özelliklerini yakalar ve dikkat mekanizmasının daha verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.

    **Makalenin Olası İçeriği ve Etkileri**

    Makalede, “Register” mekanizmasının ViT’lere nasıl entegre edildiği, farklı “Register” tasarımlarının performansa etkisi ve bu yaklaşımın hangi görüntü tanıma görevlerinde daha etkili olduğu gibi konuların ele alınması bekleniyor. Ayrıca, araştırmanın ViT’lerin daha az kaynakla daha iyi sonuçlar elde etmesini sağlayarak, mobil cihazlarda veya sınırlı işlem gücüne sahip ortamlarda görüntü tanıma uygulamalarının geliştirilmesine katkıda bulunabileceği de öngörülüyor.

    **Geleceğe Bakış**

    Vision Transformer’lar, görüntü tanıma alanında önemli bir ilerleme sağlamış olsa da, hala potansiyel gelişim alanları bulunuyor. “Register” yaklaşımı, ViT’lerin öğrenme kapasitesini ve verimliliğini artırarak, daha akıllı ve kaynak dostu görüntü tanıma sistemlerinin geliştirilmesine öncülük edebilir. Önümüzdeki dönemde bu alanda yapılacak daha fazla araştırmanın, ViT mimarisinin evriminde önemli bir rol oynayacağı ve görüntü işlemedeki sınırları daha da zorlayacağı tahmin ediliyor. Bu tür gelişmeler, sadece akademik çevrelerde değil, aynı zamanda otonom araçlardan tıbbi görüntülemeye kadar birçok alanda da yeniliklerin önünü açabilir.

  • # Vision Transformers Get a Memory Boost: The Promise of Registers

    ## Vision Transformers Get a Memory Boost: The Promise of Registers

    The world of computer vision is constantly evolving, with Vision Transformers (ViTs) emerging as a powerful alternative to traditional Convolutional Neural Networks (CNNs). But even these cutting-edge models aren’t without their limitations. A recent research paper, highlighted on arXiv.org and identified by the user “felineflock,” suggests a fascinating solution to improve ViT performance: integrating registers.

    The paper, titled “Vision Transformers Need Registers” (arXiv:2309.16588), argues that explicitly incorporating register-like memory mechanisms can significantly enhance the capabilities of ViTs. While the abstract alone doesn’t offer granular detail, the implication is that these registers could provide ViTs with a more structured and persistent way to store and recall information during image processing.

    So, why would ViTs need registers? Think of how humans process visual information. We don’t just passively observe; we actively integrate new visual cues with existing knowledge and memories to form a coherent understanding. Current ViTs, while excellent at capturing global relationships within an image, can sometimes struggle with maintaining contextual information over longer sequences of processing steps.

    Registers, in this context, likely refer to small, fast memory locations within the architecture. These registers could potentially be used to:

    * **Store intermediate representations:** Instead of relying solely on the hidden states within the transformer layers, registers can explicitly hold key feature maps or attention weights that are deemed important for later stages of processing.
    * **Facilitate long-range dependencies:** By maintaining information across multiple layers, registers can help the ViT better understand relationships between distant parts of the image, which is crucial for tasks like object recognition and scene understanding.
    * **Improve generalization:** Registers can encourage the model to learn more robust and generalizable representations by forcing it to selectively store and retrieve information relevant to the task at hand, instead of relying on brute-force memorization.

    The potential impact of this research is significant. By equipping ViTs with a more explicit memory mechanism, researchers could unlock even greater accuracy and efficiency in various computer vision applications, including image classification, object detection, semantic segmentation, and more.

    While the specific implementation details and experimental results remain within the full paper, the core idea of integrating registers into ViTs is intriguing. It suggests a move towards more biologically inspired architectures that mimic the human brain’s ability to actively manage and utilize information. As the field of computer vision continues to advance, this exploration of memory mechanisms within ViTs promises to be a key area to watch.

  • # IBM’den ABD’ye 150 Milyar Dolarlık Dev Yatırım Hamlesi

    ## IBM’den ABD’ye 150 Milyar Dolarlık Dev Yatırım Hamlesi

    Teknoloji devi IBM, önümüzdeki beş yıl içinde Amerika Birleşik Devletleri’ne 150 milyar dolarlık bir yatırım yapacağını duyurdu. Bu devasa yatırımın içerisinde, ana bilgisayar (mainframe) ve kuantum bilişim araştırmalarına ayrılacak 30 milyar doları aşan bir bütçe de bulunuyor. Şirket, bu adımla hem ABD ekonomisini canlandırmayı hem de “küresel bilişim lideri olarak rolünü hızlandırmayı” hedeflediğini belirtti.

    IBM CEO’su Arvind Krishna yaptığı açıklamada, “114 yıl önce kuruluşumuzdan bu yana Amerikan işlerine ve üretimine odaklandık. Bu yatırım ve üretim taahhüdüyle, IBM’in dünyanın en gelişmiş bilişim ve yapay zeka yeteneklerinin merkezi olmaya devam etmesini sağlıyoruz.” dedi.

    Bloomberg’in haberine göre, Apple’dan Nvidia’ya kadar birçok şirket, eski Başkan Donald Trump’ın seçilmesinden bu yana ABD’deki üretimlerini artırmak için milyarlarca dolarlık planlar açıkladı. Ancak, bu planların çoğu zaten önceden planlanmış veya mevcut harcama eğilimlerini takip ediyor. Bu durum, IBM’in yatırımının sektör genelindeki eğilimle ne kadar örtüştüğü sorusunu da beraberinde getiriyor.

    IBM’in bu büyük yatırımı, şirketin ABD’deki konumunu güçlendirmesi ve geleceğin teknolojilerine yaptığı yatırımlarla rekabet avantajı sağlaması açısından önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Ancak, yatırımın gerçek etkilerinin önümüzdeki yıllarda ortaya çıkması bekleniyor.

  • # Amazon Destekli Glacier, Robotik Geri Dönüşüm Filosunu Genişletmek İçin 16 Milyon Dolar Yatırım Aldı

    ## Amazon Destekli Glacier, Robotik Geri Dönüşüm Filosunu Genişletmek İçin 16 Milyon Dolar Yatırım Aldı

    Dünya, giderek büyüyen bir atık sorunuyla karşı karşıya. 2050 yılına kadar atık miktarının neredeyse ikiye katlanarak 3.8 milyar metrik tona ulaşması bekleniyor. Atık miktarını azaltmak bu sorunun çözümü için önemli bir adım olsa da, tüketim alışkanlıklarımız pek de umut vadetmiyor.

    Bu durum, geri dönüşümü daha da önemli hale getiriyor. Ancak geri dönüşüm de kendi içinde zorluklar barındırıyor. İnsanlar, sıklıkla kirli yoğurt kaplarını geri dönüşüme atmaya çalışıyor ya da plastikleri alüminyum kutuların olduğu bölüme atıyor. Bu durum, istenmeyen maddelerin manuel olarak ayrılması gerektiğinden, geri dönüşümü daha maliyetli hale getiriyor.

    Bu soruna çözüm olarak, çeşitli şirketler geri dönüştürülebilir malzemeleri otomatik olarak ayırmak için sistemler geliştiriyor. Bu şirketlerden biri de, altı yıllık bir geçmişe sahip olan Glacier. Glacier, bilgisayar görüşüyle kontrol edilen uygun fiyatlı robotik kollar geliştirerek 30’dan fazla farklı malzeme türünü tanımlayabiliyor.

    Şirket, robotlarını San Francisco, Los Angeles, Chicago, Detroit, Phoenix ve şimdi de Seattle’da kullanıma sundu.

    Glacier, robot filosunu daha fazla belediyeye yaygınlaştırmayı hedefliyor. Bu amaçla şirket, TechCrunch’a özel olarak yaptığı açıklamada, yakın zamanda 16 milyon dolarlık A Serisi yatırım turunu tamamladığını duyurdu.

    Yatırım turuna Ecosystem Integrity Fund liderlik ederken, AlleyCorp, Alumni Ventures, Amazon Climate Pledge Fund, Cox Exponential, Elysium, New Enterprise Associates, One Small Planet, Overlap Holdings, Overture, VSC Ventures ve Working Capital Fund da katılım gösterdi.

    Glacier’in kurucu ortağı ve CEO’su Rebecca Hu-Thrams, TechCrunch’a yaptığı açıklamada, malzeme geri kazanım tesislerinin (MRF’ler), hem artan geri dönüşüm talebi hem de personel bulma zorluğu nedeniyle baskı altında olduğunu belirtti. Hükümetler daha fazla atığın geri dönüştürülmesini isterken, MRF’ler ayıklama hattında çalışacak yeterli personel bulmakta zorlanıyor.

    Sektör genelinde personel devir hızı oldukça yüksek. Tipik bir MRF, tek bir ayıklama pozisyonu için yılda beş kez personel işe almak zorunda kalıyor. Hu-Thrams’ın aktardığına göre, bir MRF işletmecisi, ücretleri yüksek olmasına rağmen, yakınlarda açılacak yeni bir depoya işçi kaybetmekten endişe duyuyor.

    Hu-Thrams, durumu şöyle özetliyor: “İnsanların çöplerini konveyör bantta ayıklamak mı, yoksa klimalı bir depoda kutu taşımak mı? Müşterilerimizin karşı karşıya olduğu ikilemi bu durum açıkça gösteriyor.”

    Glacier, robotlarını müşterilerine doğrudan satın alma veya kiralama modeliyle sunuyor. MRF’leri, kendilerini rahat hissettikleri onarımları yapmaya teşvik ederek onlara eğitim ve yedek parça sağlıyor. İstemeyenler için ise bakım paketleri sunuluyor.

    Glacier ayrıca, MRF’lerin yanı sıra tüketim ürünleri şirketleri ve devlet kurumları gibi diğer paydaşların da atık akışı hakkında bilgi almak için ödeme yapabileceği bir veri ürünü de sunuyor. Bir MRF için bu, değerli alüminyum kutuları hangi hattın depoya kaybettiğini belirlemek anlamına gelebilir. Bir şirket veya düzenleyici için ise, geri dönüştürülebilir olarak tasarlanan ambalajların gerçekten geri dönüştürülüp dönüştürülmediğini belirlemek için atık akışını denetlemek anlamına gelebilir.

    Glacier’in CTO’su ve ikinci kurucu ortağı Areeb Malik’e göre, yeterli sayıda robotla geri dönüşüm oranları iyileşebilir. Çünkü robotlar, geri dönüştürülebilir malzemelerle çöpleri ayırt etmede daha hızlı ve daha başarılı.

    Malik, “AI sistemlerimizi denetlemesi için insanları her gönderdiğimizde, insanlar çok daha kötü sonuçlar elde ediyor. AI, insanların fark edebileceğinin ötesinde ayrım yapabilme konusunda gerçekten çok güçlü hale geliyor,” dedi.

  • # IBM Announces Massive $150 Billion Investment in US Computing and AI

    ## IBM Announces Massive $150 Billion Investment in US Computing and AI

    IBM has committed to investing $150 billion in the United States over the next five years, signaling a major boost for the American economy and a reinforcement of its commitment to domestic innovation. The announcement, made in a press release on Monday, details a significant push into mainframe and quantum computing research, with “more than” $30 billion specifically earmarked for these advanced fields.

    The tech giant’s investment aims to cement its position as a global leader in computing while simultaneously stimulating economic growth within the US. CEO Arvind Krishna emphasized the company’s long-standing focus on American jobs and manufacturing, stating, “We have been focused on American jobs and manufacturing since our founding 114 years ago, and with this investment and manufacturing commitment, we are ensuring that IBM remains the epicenter of the world’s most advanced computing and AI capabilities.”

    IBM’s move aligns with a broader trend of tech companies increasing their US manufacturing presence. As noted by Bloomberg, several major players, including Apple and Nvidia, have announced similar plans to bolster their domestic operations in recent years. However, analysts suggest some of these plans may simply reflect pre-existing spending trends or strategies already in motion.

    The IBM announcement comes at a time of increasing focus on domestic technological capabilities and supply chain resilience. The investment is expected to create new jobs and further strengthen the US’s position in the rapidly evolving fields of artificial intelligence, quantum computing, and advanced manufacturing. This move signifies a significant commitment from IBM to the future of American technology and its global competitiveness.

  • # Glacier Raises $16M to Deploy Recycling Robots and Tackle the Global Waste Crisis

    ## Glacier Raises $16M to Deploy Recycling Robots and Tackle the Global Waste Crisis

    The world’s waste problem is escalating. With projections estimating a near doubling of global waste to a staggering 3.8 billion metric tons by 2050, innovative solutions are desperately needed. While reducing consumption is paramount, recycling remains a crucial component of a sustainable future. However, the recycling process is often plagued by contamination and inefficiency, leading to higher costs and lower recovery rates.

    Glacier, a six-year-old startup backed by Amazon, is tackling this challenge head-on with its AI-powered robotic recycling system. The company has secured $16 million in Series A funding to expand its fleet of robots and bring automation to more recycling facilities across the United States.

    The funding round was led by Ecosystem Integrity Fund, with participation from a diverse group of investors including AlleyCorp, Alumni Ventures, Amazon Climate Pledge Fund, Cox Exponential, Elysium, New Enterprise Associates, One Small Planet, Overlap Holdings, Overture, VSC Ventures, and Working Capital Fund.

    Glacier’s robots utilize advanced computer vision to identify and sort over 30 different types of recyclable materials. These intelligent arms are designed to be a cost-effective solution for materials recovery facilities (MRFs), which are increasingly facing pressure to increase recycling rates while struggling with labor shortages and high employee turnover.

    “MRFs are getting squeezed on both ends,” explained Rebecca Hu-Thrams, Glacier’s co-founder and CEO. “Governments want more waste to be recycled, but MRFs are having a hard time finding enough people to staff the sorting line.” The tedious and often unpleasant nature of manual sorting contributes to extremely high turnover rates, with some MRFs needing to hire five times a year for a single position.

    Glacier offers its robotic solutions through both outright purchases and lease-to-own models, making them accessible to a wider range of facilities. The company also provides comprehensive training and readily available spare parts, empowering MRFs to handle repairs themselves. For those preferring external support, Glacier offers maintenance packages.

    Beyond the physical robots, Glacier is also developing a valuable data product. By offering access to insights gleaned from its robotic sorting systems, the company empowers MRFs, consumer products companies, and government agencies to better understand the waste stream. This data can help MRFs identify inefficiencies in their sorting lines and enable companies and regulators to audit the effectiveness of packaging designed for recycling.

    According to Areeb Malik, Glacier’s CTO and co-founder, the AI-powered robots are proving to be significantly more accurate than human sorters. “Every time we send people to audit our AI systems, the people just do so much worse,” Malik stated. “AI is getting really powerful, being able to distinguish beyond what people can even notice.”

    With the new funding, Glacier plans to expand its operations beyond its current deployments in San Francisco, Los Angeles, Chicago, Detroit, Phoenix, and Seattle. The company’s expansion aims to address the urgent need for efficient and accurate recycling solutions, paving the way for a more sustainable future where less waste ends up in landfills. The future of recycling might just be robotic.