La compressione dei dati alimentata dall'IA nel @Walrus 🦭/acc utilizza l'apprendimento automatico per ridurre in modo intelligente i set di dati preservando le informazioni fondamentali per carichi di lavoro di intelligenza artificiale e simulazioni. Applica dinamicamente una compressione più intensa alle regioni ad alta risoluzione o ridondanti e una compressione più leggera dove la dettagliatezza è già bassa, massimizzando l'accuratezza per un determinato budget di calcolo. Tecniche come codificatori neurali, patching adattivo e quantizzazione riducono i requisiti di archiviazione e larghezza di banda mantenendo i dati affidabili per l'addestramento e l'inferenza. Il @Walrus 🦭/acc randomizza inoltre il modo in cui legge e comprime i dati, un processo talvolta chiamato "jittering", per evitare artefatti di griglia e mantenere la stabilità nelle simulazioni a lungo termine. In generale, la compressione guidata dall'IA in Walrus riduce i costi, scala a grandi set di dati scientifici e di intelligenza artificiale, e accelera l'esperimentazione senza sacrificare la struttura essenziale e l'utilità dei dati di base.
