論文の概要: EfficientBioAI: Making Bioimaging AI Models Efficient in Energy, Latency and Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06152v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 13:51:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 20:50:33.962964
• Title: EfficientBioAI: Making Bioimaging AI Models Efficient in Energy, Latency and Representation
• Title（参考訳）: EfficientBioAI:バイオイメージングAIモデルをエネルギー、レイテンシ、表現に効率良くする
• Authors: Yu Zhou, Justin Sonneck, Sweta Banerjee, Stefanie D\"orr, Anika Gr\"uneboom, Kristina Lorenz, Jianxu Chen
• Abstract要約: 本研究では,CPUとGPUの両方でエネルギーコストと推論時間を大幅に削減して,バイオイメージングAIモデルを圧縮して動作させることのできる,プラグアンドプレイのツールボックスであるEfficientBioAIを提案する。 4種類の生体画像解析アプリケーションから, 推定時の2～5倍のスピードアップ, 30～80$%の省エネ効果が得られた。 われわれのツールボックスは、資源に制約のあるバイオイメージングAIを促進し、エコフレンドリーな方法で大規模AIベースの定量的生物学的研究を促進することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4263186995831556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has been widely used in bioimage image analysis nowadays, but the efficiency of AI models, like the energy consumption and latency is not ignorable due to the growing model size and complexity, as well as the fast-growing analysis needs in modern biomedical studies. Like we can compress large images for efficient storage and sharing, we can also compress the AI models for efficient applications and deployment. In this work, we present EfficientBioAI, a plug-and-play toolbox that can compress given bioimaging AI models for them to run with significantly reduced energy cost and inference time on both CPU and GPU, without compromise on accuracy. In some cases, the prediction accuracy could even increase after compression, since the compression procedure could remove redundant information in the model representation and therefore reduce over-fitting. From four different bioimage analysis applications, we observed around 2-5 times speed-up during inference and 30-80$\%$ saving in energy. Cutting the runtime of large scale bioimage analysis from days to hours or getting a two-minutes bioimaging AI model inference done in near real-time will open new doors for method development and biomedical discoveries. We hope our toolbox will facilitate resource-constrained bioimaging AI and accelerate large-scale AI-based quantitative biological studies in an eco-friendly way, as well as stimulate further research on the efficiency of bioimaging AI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は近年、バイオ画像解析に広く利用されているが、エネルギー消費やレイテンシーといったAIモデルの効率は、モデルのサイズと複雑さの増大や、現代のバイオメディカル研究における急速な分析の必要性によって無視できない。 大規模な画像を圧縮して効率的なストレージと共有ができるのと同じように、AIモデルを圧縮して効率的なアプリケーションやデプロイメントもできます。 本研究では,バイオイメージングAIモデルを圧縮し,CPUおよびGPU上でのエネルギーコストと推論時間を大幅に削減し,精度を損なうことなく動作させることができる,プラグアンドプレイのツールボックスであるEfficientBioAIを提案する。 圧縮手順はモデル表現の冗長な情報を取り除き、過剰フィッティングを減らすことができるため、圧縮後に予測精度が向上する場合もある。 4種類の生体画像解析アプリケーションから, 推定時の2～5倍のスピードアップ, 30～80$\%の省エネ効果が得られた。 大規模なバイオイメージ分析のランタイムを数日から数時間に切るか、あるいは2分間のバイオイメージングAIモデル推論をほぼリアルタイムで行うことで、メソッド開発とバイオメディカル発見のための新たな扉が開く。 われわれのツールボックスは、資源に制約のあるバイオイメージングAIを促進し、大規模なAIベースの定量的生物学的研究をエコフレンドリーな方法で加速し、バイオイメージングAIの効率性に関するさらなる研究を促進することを願っている。

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