Учёные снизили энергопотребление ИИ на 20% с новой моделью GreenOCR 2.0

Российская компания Smart Engines представила прорыв в области искусственного интеллекта: нейросетевая модель GreenOCR 2.0, которая сокращает энергопотребление при распознавании текста на 20%. Об этом сообщила пресс-служба компании в интервью «Газете.Ru». Помимо экономии энергии, новая разработка увеличивает скорость обработки данных и в 10 раз снижает количество ошибок по сравнению с предыдущими версиями.

Что такое GreenOCR 2.0?

Модель GreenOCR 2.0 — это усовершенствованная нейросеть для распознавания текста, которая сочетает высокую производительность с энергоэффективностью. Она способна работать на устройствах без мощных графических процессоров (GPU), что делает её доступной для широкого спектра гаджетов, включая смартфоны и планшеты.

Ключевые особенности модели:

• Энергоэффективность: снижение потребления энергии на 20% благодаря новой вычислительной архитектуре.
• Скорость и точность: ускоренная обработка данных и десятикратное снижение ошибок.
• Универсальность: распознавание печатного и рукописного текста на 103 языках, включая символы и знаки препинания.

Технологический прорыв

В основе GreenOCR 2.0 лежит инновационная архитектура, которая использует замену вещественных чисел на целые (инт8-квантование) и комбинацию 4,6-битных и 8-битных нейросетей. Это позволяет оптимизировать вычисления для мобильных платформ, сохраняя высокую точность. Такая технология особенно важна для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами, где традиционные нейросети, требующие GPU, неэффективны.

«Мы создали модель, которая не только быстрее и точнее, но и значительно экономичнее. Это открывает новые возможности для использования ИИ в повседневных устройствах», — отметили в Smart Engines.

Где применяется GreenOCR 2.0?

Новая модель уже интегрирована в программные продукты Smart Engines, которые используются в самых разных сферах:

• Проверка документов: распознавание и аутентификация паспортов, водительских прав и других удостоверений.
• Финансовые операции: считывание данных с банковских карт и QR-кодов.
• Обработка данных: автоматизация ввода информации из бухгалтерских документов, анкет и телефонных номеров.

Технология особенно востребована в банковском секторе, ритейле и государственных сервисах, где требуется быстрая и точная обработка текстовой информации.

Почему это важно?

Снижение энергопотребления ИИ — глобальная задача. Современные нейросети, такие как модели для обработки текста или изображений, требуют огромных вычислительных ресурсов, что увеличивает энергозатраты и углеродный след. GreenOCR 2.0 демонстрирует, что можно сохранять высокую производительность, минимизируя нагрузку на устройства и окружающую среду.

Кроме того, возможность работы на устройствах без GPU делает ИИ доступнее. Это особенно актуально для стран с ограниченной инфраструктурой, где мощные серверы или графические процессоры редки.

Что дальше?

Smart Engines планирует расширить применение GreenOCR 2.0, интегрируя её в новые продукты и адаптируя для других задач, таких как распознавание сложных рукописных текстов или обработка изображений в реальном времени. Компания также намерена продолжить исследования в области энергоэффективных нейросетей, чтобы сделать ИИ ещё более универсальным.

Вкратце…

Российские разработчики из Smart Engines совершили важный шаг в развитии искусственного интеллекта, представив модель GreenOCR 2.0. Она снижает энергопотребление на 20%, ускоряет обработку данных и уменьшает ошибки в 10 раз. Технология, работающая на 103 языках, уже применяется для обработки документов, QR-кодов и банковских карт. Этот прорыв не только демонстрирует потенциал российской науки, но и открывает путь к более доступным и экологичным ИИ-решениям.