Aksesibilitas, Keterjangkauan, dan Keberlanjutan: Upaya Surabhi Sinha untuk Menghasilkan AI Generatif yang Efisien

Dalam dunia kecerdasan buatan yang penuh gairah, salah satu inovator luar biasa berdiri tegak karena kontribusinya yang luar biasa – Surabhi Sinha. Saat ini ia menjabat sebagai Machine Learning Engineer di Adobe, Surabhi tidak hanya membuat gebrakan, namun juga menciptakan gelombang di bidang dinamis Generative AI. Dari mengembangkan model berbasis jaringan permusuhan generatif selama masa magangnya hingga mematenkan metodologi pengoptimalan model yang unik, karya Sinha mewujudkan perpaduan visi maju teknologi dan aplikasi praktis.

Fokusnya saat ini dalam mengoptimalkan penerapan model AI generatif secara efisien merupakan bukti pendekatannya yang berpikiran maju. Khususnya, melalui teknik kompresi dan pengoptimalan, ia mengurangi biaya, mengurangi latensi, dan memungkinkan produk teknologi populer melayani basis pengguna yang berjumlah lebih dari 20 juta orang. Dengan catatan keunggulan akademis yang luar biasa dan portofolio yang dihiasi dengan pencapaian industri yang signifikan, Surabhi Sinha siap untuk mendefinisikan kembali batasan-batasan AI Generatif.

Hari ini, kami mempelajari dunia AI, pencapaiannya, dan peran pentingnya dalam pengembangan model generatif generasi berikutnya.

Memajukan bidang AI generatif di Adobe

Berkembang di bidang kecerdasan buatan (AI) generatif memerlukan perpaduan unik antara kecakapan teknis, tekad yang tak tergoyahkan, dan rasa haus yang tak pernah terpuaskan akan pengetahuan. Surabhi Sinha, seorang Insinyur Pembelajaran Mesin di Adobe, melambangkan kualitas-kualitas ini, setelah memulai perjalanan yang mengesankan sejak awal sebagai anggota tim Adobe.

Sinha awalnya bergabung dengan Adobe pada tahun 2020, di mana ia dengan cepat berhasil memasuki lanskap AI generatif yang terus berkembang. Fokusnya pada tantangan adaptasi domain memungkinkannya mengembangkan model yang mampu menerjemahkan gambar dengan lancar antara berbagai gaya, sehingga memperluas batas persepsi visual melalui kekuatan AI.

Berkaca pada pengalamannya, Sinha berbagi, “Adobe telah memberi saya banyak peluang untuk mengeksplorasi dan berinovasi dalam bidang AI generatif. Saat pertama kali memulai, saya mendapat hak istimewa untuk mempelajari ruang masalah adaptasi domain, tempat saya membuat model yang mampu melakukan transfer domain antar gambar yang luar biasa. Pemaparan awal ini tidak hanya memperkuat fondasi saya dalam memahami AI generatif, namun juga menggarisbawahi potensi besarnya dalam mendorong dampak bisnis yang nyata.”

Kinerjanya yang patut dicontoh dan komitmennya yang tak tergoyahkan di bidangnya membuatnya mendapatkan konversi yang layak dari pekerja magang menjadi insinyur terhormat dalam ekosistem Adobe. Berdasarkan pencapaian ini, Sinha memfokuskan upayanya pada pengembangan model generatif yang efisien dengan memanfaatkan teknik kompresi dan pengoptimalan model yang rumit.

Menguraikan pekerjaannya, Sinha menjelaskan, “Peran saya mencakup pembuatan model AI generatif yang efisien dan optimal, yang mencakup pemahaman mendalam tentang arsitektur model dan kemampuan untuk memodifikasinya guna mencapai kompresi model tanpa mengurangi kualitas keluaran. Saat ini, upaya saya berpusat pada AI generatif teks-ke-gambar, sebuah bidang yang sangat menjanjikan dan potensial.”

Masa jabatan Sinha di Adobe ditandai dengan upayanya yang gigih dalam mencapai keunggulan di bidang AI generatif. Menjelajahi seluk-beluk menerjemahkan penelitian inovatif ke dalam produksi dunia nyata, dia terus meningkatkan minatnya terhadap bidang ini, membuka jalan menuju kemungkinan tak terbatas dalam AI generatif.

Paten dan kontribusi Sinha terhadap AI

AI Generatif, sebuah bidang yang sering ditandai dengan tantangannya untuk mencapai kelayakan teknis dan finansial, adalah bidang penelitian utama Surabhi Sinha. Ia menyatakan, “Pengembangan model AI generatif sulit dilakukan baik secara teknis maupun finansial. Namun, meningkatkan efektivitas model-model ini sangat penting jika kita ingin model-model tersebut memberikan kita solusi jangka panjang yang layak.”

Di tengah pesatnya perkembangan AI Generatif, Sinha menargetkan penerapan model yang hemat biaya, efisien, dan menawarkan pengalaman pengguna yang lancar.

Selama masa jabatannya, Sinha telah mengerjakan beberapa kasus penggunaan inti dalam kecerdasan buatan generatif. Yang paling menonjol adalah karyanya yang melibatkan model berbasis jaringan permusuhan generatif, yang memanfaatkan keahliannya untuk memecahkan masalah kompleks dalam domain tersebut.

Dia tidak hanya mengembangkan model-model ini, tetapi dia juga telah mengajukan dua paten di bidang AI Generatif dan Optimasi Model, yang semakin menegaskan kemahirannya dalam bidang ini. Keseimbangan antara ukuran model dan kinerja inferensi sangat penting dalam penerapan model AI generatif, terutama ketika mempertimbangkan penerapan pada perangkat dengan sumber daya terbatas seperti ponsel atau perangkat IoT.

Dengan memperhatikan dampak lingkungan, Sinha menekankan, “…pentingnya mengoptimalkan ukuran model dan latensi. Selain menghemat uang, semua ini akan mengurangi jejak karbon model ini.” Model pembelajaran mesin yang efisien tidak hanya penting untuk mengurangi latensi dan biaya, tetapi juga mempunyai implikasi terhadap keberlanjutan dan konservasi sumber daya.

Dedikasi Sinha terhadap pengembangan dan penerapan model AI generatif yang efisien mendasari kontribusi besarnya dan membuka jalan bagi solusi AI yang dapat diterapkan secara global. Karyanya di bidang ini diakui secara luas, dengan lebih dari 20 juta pengguna saat ini menggunakan produk teknologi yang menggabungkan kontribusi besarnya.

Mengatasi latensi dan hambatan ukuran untuk mewujudkan model AI yang efisien

Dunia model kecerdasan buatan generatif sedang berubah-ubah, karena pengembang terus mencari strategi inovatif untuk mengatasi tantangan inti ukuran dan latensi model.

“Sebagai seseorang yang sangat mengikuti evolusi model AI generatif, saya sangat optimis dengan kemajuan dalam teknik kompresi dan pengoptimalan model,” kata Surabhi. “Kemampuan untuk mengompresi dan mengoptimalkan model AI tidak hanya akan membuatnya lebih efisien namun juga membuatnya lebih mudah diakses oleh khalayak yang lebih luas.”

Teknik kompresi model seperti pemangkasan, kuantisasi, dan penyulingan pengetahuan digunakan untuk memperkecil ukuran model AI tanpa memperlambat performa atau menurunkan akurasinya. “Karena model ringkas ini mudah dibawa-bawa, model ini dapat diterapkan di berbagai perangkat dan skenario, termasuk pembuatan konten dinamis dan pengalaman real-time yang disesuaikan dengan pengguna, bahkan pada ponsel cerdas dan sistem tertanam,” jelas Sinha.

Selain pengurangan ukuran dan latensi, teknik ini memainkan peran penting dalam mengurangi biaya komputasi model pembelajaran mendalam tanpa mengurangi akurasi. Seperti yang dijelaskan Sinha, “Metode seperti pemangkasan dan kuantisasi sangat penting. Pemangkasan memangkas jumlah parameter dalam model dengan menghilangkan koneksi atau neuron yang tidak penting, menyederhanakan model, dan membuatnya lebih mudah untuk dilatih dan diterapkan. Sebaliknya, kuantisasi menurunkan presisi bobot dan aktivasi dalam model, sehingga mengoptimalkannya untuk perangkat dengan sumber daya terbatas.”

Pergeseran dalam pengembangan model ini mewakili momen penting dalam bidang AI generatif. Tidak lagi dibatasi oleh ukuran dan latensi, model yang dioptimalkan ini siap untuk memperjuangkan era utilitas yang lebih luas dan inklusivitas yang lebih besar.

“Berkurangnya jejak suatu model berarti lebih sedikit sumber daya yang dibutuhkan untuk pelatihan dan penerapannya, sehingga menurunkan standar adopsi dan penggunaan,” jelas Surabhi. “Saya percaya bahwa ini adalah momen penting di lapangan, dengan model AI generatif yang akan mempunyai implikasi luas, mulai dari produksi gambar dan video hingga pemrosesan bahasa alami dan seterusnya.”

Dalam perlombaan untuk menghadirkan AI ke ujung jari semua orang, perusahaan seperti Surabhi membuka jalan bagi masa depan di mana AI yang efisien dan mudah diakses menjadi sebuah norma, bukan pengecualian. Dengan perubahan katalitik dalam teknik kompresi dan pengoptimalan model, skalabilitas bukan lagi impian belaka.

Mengoptimalkan model deep learning agar lebih cepat dan akurat

Perjalanan untuk mengoptimalkan model pembelajaran mendalam untuk menghasilkan keluaran yang lebih cepat dan presisi yang unggul melibatkan teknik yang diterapkan dengan cermat, dan mungkin tidak ada yang memahaminya lebih baik daripada Surabhi Sinha.

Dia menjelaskan, “Dua tantangan utama yang saya alami selama kompresi dan pengoptimalan model mencakup kompatibilitas arsitektur model dalam kerangka kerja yang dioptimalkan dan menjaga kualitas keluaran saat mengompresi atau mengoptimalkan model.” Dia lebih lanjut mencatat bahwa tidak semua komponen arsitektur cocok dengan kerangka kerja yang dioptimalkan, sehingga memerlukan rekonstruksi yang cermat ke dalam implementasi alternatif yang siap untuk kompresi atau optimalisasi lebih lanjut. Dalam beberapa kasus, hal ini berarti tidak menggunakan alat standar dan hemat waktu yang ditawarkan oleh kerangka kerja yang dioptimalkan ini dan berinvestasi dalam penerapan yang dipersonalisasi.

Surabhi juga menarik perhatian pada keseimbangan antara kualitas keluaran dan optimalisasi kompresi model. “Teknik kompresi model tertentu pasti akan berdampak pada kualitas hasil akhir, dan hal ini tidak diinginkan. Untuk mengurangi hal ini, model yang dikompresi atau dioptimalkan harus menjalani penyesuaian terus-menerus untuk memulihkan informasi yang hilang karena kompresi. Menentukan dengan tepat komponen yang tepat dalam arsitektur yang akan memberikan pengurangan ukuran secara substansial dengan pengaruh minimal terhadap kualitas keluaran memerlukan proses coba-coba yang berulang.”

Tarian rumit antara ketekunan dan kemahiran teknis merangkum esensi kompresi dan pengoptimalan model. Hal ini menekankan perlunya penyesuaian manual, kemungkinan implementasi kustom, dan pekerjaan yang mendetail dan membosankan untuk terus menyeimbangkan ukuran model dengan kualitas hasil akhir.

Teknik-teknik ini memungkinkan Sinha menyempurnakan modelnya, sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat. Dia menjelaskan, “Dengan mengurangi ukuran dan meningkatkan kecepatan dan akurasi model, kita dapat meningkatkan aksesibilitas dan penerapan pembelajaran mendalam.” Selain itu, Sinha memegang paten yang bertujuan untuk meningkatkan model AI generatif untuk anonimisasi wajah manusia secara otonom, yang mengharuskan model tersebut mempertahankan kualitas keluaran yang optimal sambil meminimalkan ukurannya.

Ini merupakan pekerjaan yang rumit dan menuntut, namun berkat perhatian yang sungguh-sungguh terhadap detail dari para profesional seperti Surabhi Sinha, AI generatif terus berkembang, menjadikannya semakin mudah diakses dan menarik bagi khalayak yang lebih luas.

Merevolusi perawatan kesehatan: klasifikasi penyakit Alzheimer dan adaptasi domain MRI

Pekerjaan penting Surabhi Sinha dalam memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan (AI) generatif dan teknik kompresi model menunjukkan potensi transformatif di sektor perawatan kesehatan, terutama dalam deteksi dini Alzheimer menggunakan pemindaian MRI otak. Menghadapi tantangan besar berupa kekurangan data, Sinha beralih ke teknik ini. Pendekatan inovatifnya memungkinkannya membuat pemindaian MRI otak serupa dengan yang tersedia, sehingga secara signifikan meningkatkan data pelatihannya sekaligus meminimalkan perbedaan karena metodologi pemindaian yang berbeda.

Bekerja sama dengan USC Neuroimaging and Informatics Institute, dia telah mengembangkan model AI generatif perintis untuk adaptasi domain pemindaian MRI sehingga meningkatkan klasifikasi penyakit Alzheimer. Penerapan terdepan ini telah mencapai puncaknya pada makalah penelitian yang diterbitkan pada Simposium Internasional ke-17 tentang Pemrosesan Informasi Medis dan ditampilkan di Neuroscience 2021.

Karya inovatif Sinha melampaui batas-batas layanan kesehatan. Saat ini, dia mengasah fokusnya pada bidang model generatif difusi yang sedang berkembang. Saat ia menjelaskan, “Perubahan arsitektur diterapkan untuk mendapatkan hasil yang lebih unggul, dan kami mengoptimalkannya demi efisiensi guna memfasilitasi penggunaannya oleh konsumen.”

Prestasi dan pengakuan

Dengan ketertarikan yang mendalam pada bidang AI dan pembelajaran mesin yang saling terkait, Surabhi Sinha bertujuan untuk memberikan kontribusi yang signifikan di bidang tersebut. Bidang pekerjaannya yang berbeda berasal dari keyakinannya yang kuat terhadap kekuatan AI untuk merevolusi industri, keyakinan yang didorong oleh dorongannya yang terus-menerus untuk mengeksplorasi kedalaman materi pelajaran.

“Saya selalu mendapat informasi dan memahami berbagai perspektif yang dimiliki para ahli mengenai masalah tersebut,” jelas Sinha. Basis pengetahuan kolektif yang terus berkembang ini telah mengarahkan Sinha untuk memberikan kontribusi inovatif pada dunia kecerdasan buatan.

Kalibernya yang luar biasa membuat Adobe mempekerjakannya sebagai pemagang pembelajaran mesin, posisi yang berhasil ia manfaatkan untuk dengan cepat naik pangkat ke perannya saat ini sebagai Insinyur Pembelajaran Mesin 3. Khususnya, area fokus utamanya melibatkan pengembangan model pembelajaran mesin yang efisien dan optimalisasi hal-hal yang mengurangi latensi secara signifikan, pencapaian mengesankan yang memungkinkan karyanya digunakan oleh jutaan orang.

Sinha terus mendorong batas-batas AI tradisional, seperti yang ditunjukkan oleh patennya di bidang AI Generatif dan Pengoptimalan Model. Melalui teknik yang diterapkan dengan baik seperti kompresi dan pengoptimalan model, Sinha telah membawa model AI generatif ke tingkat efisiensi dan kemudahan penerapan yang baru.

Mendapatkan penghargaan bonus langsung untuk keunggulan kepemimpinan dari Adobe merupakan bukti bakatnya dalam memimpin dalam bidang yang terus berkembang ini. Selain itu, keahliannya yang diakui telah menghasilkan undangan untuk berbicara di acara-acara industri seperti Adobe Tech Summit dan partisipasi dalam berbagai acara bergengsi lainnya sebagai juri atau anggota komite program teknis.

Tidak hanya terbatas pada korporasi, Sinha juga menorehkan prestasi di bidang akademis. Kehadiran di konferensi dan kontribusi pada makalah akademis menambah komitmen Sinha untuk mengembangkan keahliannya, sehingga memberikan manfaat bagi komunitas AI secara luas.

Perjalanannya, meskipun mengesankan, hanya mewakili tahap awal dari apa yang menjanjikan karir yang panjang dan berpengaruh. Baik dalam menciptakan solusi AI yang inovatif atau membimbing generasi profesional AI berikutnya, Surabhi Sinha telah meninggalkan jejak yang tak terhapuskan dalam bidang dinamis ini.

Filosofi pribadi dan bisnis

Kecemerlangan karir Surabhi Sinha di bidang kecerdasan buatan generatif tidak menutupi filosofi kerjanya yang berakar dalam dan mengakar secara pribadi. “Saat kami berupaya menciptakan cahaya bagi orang lain, secara alami kami menerangi jalan kami sendiri,” ungkapnya, sebuah kutipan yang mencerminkan pendekatan welas asihnya terhadap profesi dan kehidupannya secara umum.

Filosofi ini juga terkait erat dengan fokus pekerjaannya. Dia menyadari perlunya membuat model AI generatif dapat digunakan oleh rata-rata pengguna, yang berarti membuatnya cukup efisien untuk diterapkan pada perangkat atau cloud dengan biaya yang terjangkau.

Etos efisiensi dan aksesibilitas luas inilah yang mengarahkan penelitian Sinha saat ini pada model AI generatif difusi. “Saat ini saya sedang mengerjakan model AI generatif difusi dan pengoptimalannya. Ini adalah saat yang menyenangkan karena kita melihat terobosan setiap minggunya, dan ada desas-desus nyata tentang AI generatif yang berasal dari industri. Selain itu, saya juga berupaya membuat model AI generatif ini siap diproduksi untuk pengguna akhir yang ingin dibantu oleh teknik ini,” Sinha berbagi dengan antusias.

Komitmennya untuk memperlancar penggunaan teknologi AI sehari-hari tanpa mengorbankan efisiensi dan efektivitas merupakan bukti misinya dalam membangun masa depan yang lebih cerah. Hal ini menjelaskan bagaimana filosofi pribadi dan profesionalnya menyatu untuk memandu perjalanan berkelanjutannya di dunia kecerdasan buatan dan seterusnya.

Mengambil inspirasi dari kemajuan karirnya, kisah Sinha adalah bukti kekuatan ketekunan, diimbangi dengan empati yang mendalam terhadap kemanusiaan yang ingin dilayani oleh teknologinya. Perjalanannya menjadi mercusuar bagi orang lain yang berupaya menyelaraskan karier mereka dengan etos pribadi yang tegas – menerangi jalan bagi orang lain untuk mengikuti jejaknya dalam perjalanan mereka menuju dunia AI yang revolusioner.