Future of AI: Darmstadt-forskere afslører banebrydende teknologier!

Future of AI: Darmstadt-forskere afslører banebrydende teknologier!

I en tid, hvor kunstig intelligens (AI) bliver stadig vigtigere, var der en spændende begivenhed på Darmstadts tekniske universitet i sidste uge. Under mottoet "New Dimensions of AI" præsenterede anerkendte eksperter som professor Kristian Kersting og professor Marcus Rohrbach, der er medtalere for RAI-forskningsprojektet, innovative tilgange til udvikling af avanceret AI. Højt TU Darmstadt RAI sigter mod at udvikle AI'er, der lærer mere "fornuftigt". Det betyder, at systemerne løbende skal kunne forbedre og opbygge abstrakt viden.

Hvad gør disse nye AI-modeller så specielle? Forskerne stoler på intuitive evner, der gør AI i stand til at tænke, interagere og tilpasse sig forskellige miljøer. Det, der især fangede øjet, var professorerne Simone Schaub-Meyer og Simon Kiefhabers livedemonstration. Gæsterne havde mulighed for at prøve en indledende anvendelse af den nye vision.

Ser ind i fremtiden for AI

Et centralt aspekt af udviklingen er, at AI-modellerne trænes decentralt. Dette sikrer, at computerressourcer bruges effektivt, hvilket er ekstremt vigtigt i nutidens datadrevne verden. Tschentschers optræden, som var synligt imponeret over forskningen, understregede dette arbejdes relevans for brugere og politiske beslutningstagere. Det er her fokus på etisk ansvarlig brug af AI kommer i spil, som ikke kun fokuserer på teknologiske fremskridt, men også på at understøtte eksisterende arbejdsgange.

For bedre at forstå, hvordan disse intelligente systemer fungerer, er det vigtigt at tage et kig på den underliggende teknologi. Neurale netværk, som er stærkt inspireret af nervecelleforbindelserne i den menneskelige hjerne, spiller her en central rolle. Disse netværk består af flere rækker af dataknudepunkter, der er forbundet med vægtede forbindelser. Træningen foregår gennem gentagen datapræsentation, hvorved netværkene lærer at klassificere informationerne bedre, forklarer Fraunhofer IKS.

Teknologien bag AI

Et andet vigtigt punkt i udviklingen af ​​AI-systemer er deep learning. Disse er netværk, der kan behandle hundredtusinder eller endda millioner af lag af neuroner. Disse såkaldte "dybe neurale netværk" gør det muligt at løse komplekse problemer ved at genkende mønstre og forbindelser i store mængder data. Håndtering af AI-data er afgørende, fordi det er den eneste måde at nå de definerede udviklingsmål.

Højt IBM Systemer til at skabe læringsalgoritmer og datastyring er afgørende. Dette omfatter lagring, rensning og kontrol af skævheder for at sikre kvaliteten af ​​dataene. Introduktionen af ​​nye teknologier såsom IBM® watsonx.ai® sikrer, at virksomheder kan udvikle AI-applikationer mere effektivt. Dette forkorter ikke kun tiden til at oprette applikationerne, men reducerer også mængden af ​​nødvendige data.

Et kig ind i fremtiden viser tydeligt: ​​AI er ikke en forbigående trend, men en nøgleteknologi i vores tid. Uanset om det er i sundhedsvæsenet, i industrien eller i hverdagen – potentialet er enormt. Det er stadig spændende at se, hvordan disse teknologier fortsætter med at udvikle sig, og hvilke nye muligheder de har i vente for os.